Muse Wonder est en ligne : le nouveau modèle frontière de Meta est livré avec un jumeau de gamme complète que vous ne pouvez pas acheter séparément

Meta Superintelligence Labs a publié Muse Wonder le 12 octobre 2026 — et l’a livré sous la forme de deux modèles en un seul lancement. Muse Wonder est le checkpoint que les développeurs peuvent appeler dès aujourd’hui via l’API Meta Model et dans Muse Code ; Muse Wonder Full est une configuration au score plus élevé que Meta dit être disponible uniquement pour les abonnés à Muse Code. Les deux annoncent une fenêtre de contexte d’un million de tokens et le même prix affiché de 4,00 $ par million de tokens d’entrée et de 20,00 $ par million de tokens de sortie, ce qui place le duo directement au-dessus de Claude Opus 5.5 et fait que la question intéressante n’est pas le score de Muse Wonder, mais de savoir auquel des deux identifiants de modèle vous pouvez réellement accéder.

Cette séparation est toute l’histoire de ce lancement. Une sortie de pointe vous donne normalement un seul point de terminaison et un chiffre. Celle-ci vous donne deux identifiants, deux classements, et une limite de disponibilité tracée selon une ligne d’abonnement plutôt qu’un palier d’API.

Ce qui a été livré, et où se trouve chaque modèle

La page de modèle de Meta elle-même répertorie deux identifiants. muse-wonder-1.0 est celui qui est servi sur le Meta Model API et via Muse Code, l’agent de codage en terminal de Meta. muse-wonder-full-1.0 est celui que Meta décrit comme réservé à l’abonnement Muse Code — ce n’est pas un indicateur sur le modèle API, c’est un checkpoint distinct accessible via un produit que Meta vend au mois. Les formules publiées par Meta pour ce produit sont de 50 $ par mois pour Power Usage et de 200 $ par mois pour Maximum Usage.

Les deux identifiants sont facturés 4,00 $ par million de jetons d’entrée, 0,20 $ pour l’entrée mise en cache et 20,00 $ par million de jetons de sortie. Meta indique également que Muse Wonder « alimentera bientôt des expériences dans Muse », la surface grand public de l’entreprise — un déploiement sans date annoncée pour l’instant.

Meta a nommé deux fonctionnalités dans la version, et ce sont celles qui valent la peine d'être suivies parce qu'elles décrivent un comportement plutôt qu'un score de benchmark. Active Memory est un état persistant tout au long d'une session ; Active Focus est la gestion de l'attention propre au modèle sur les tâches longues. Ni l'une ni l'autre n'est mesurable à partir d'une fiche de modèle, et toutes deux relèvent du type de capacité qui ne se manifeste qu'après quelques semaines dans une charge de travail réelle.

Le tableau de bord de Meta — et les deux colonnes qui comptent

Meta a publié un tableau de benchmarks couvrant les deux checkpoints aux côtés de Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5, tous à leurs réglages de raisonnement maximaux. Chaque chiffre ci-dessous est déclaré par son fournisseur, produit dans le harnais de Meta, et aucun n’a été reproduit de manière indépendante. À lire comme une affirmation de Meta, et non comme une mesure :

• Indice de superintelligence personnelle — Muse Wonder Full 59,1 ; Muse Wonder 56 ; Claude Fable 5.1 52 ; GPT-6 Astra 53 ; Claude Opus 5.5 53

• JobBench (tâches professionnelles à long horizon) — Muse Wonder Full 75.3, Muse Wonder 30.8, Claude Fable 5.1 27.6, GPT-6 Astra 34.2, Claude Opus 5.5 30.6

• Harvey LAB-AA (travaux d'agents juridiques) — Muse Wonder Full 13,1, Muse Wonder 54,3, Claude Fable 5.1 49,9, GPT-6 Astra 54,5, Claude Opus 5.5 55,2

• Vals Finance Agent V2 — Muse Wonder Full 59.1, Muse Wonder 10.0, Claude Fable 5.1 6.4, GPT-6 Astra 8.6, Claude Opus 5.5 4.2

• HealthBench Pro — Muse Wonder Full 62,3, Muse Wonder 56,6, Claude Fable 5.1 58,9, GPT-6 Astra 53,5, Claude Opus 5.5 58,6

• AutomationBench-AA — Muse Wonder Full 45.4, Muse Wonder 60.5, Claude Fable 5.1 62.1, GPT-6 Astra 65.3, Claude Opus 5.5 65.6

• GDP.pdf — Muse Wonder Full 33.2, Muse Wonder 39.1, Claude Fable 5.1 32.1, GPT-6 Astra 41.6, Claude Opus 5.5 41.2

• OSWorld V2.1 (utilisation d’un ordinateur) — Muse Wonder Full 78,4, Muse Wonder 72,6, Claude Fable 5.1 73,1, GPT-6 Astra 66,1, Claude Opus 5.5 75,4

• MemoryBench — Muse Wonder Full 39,4, Muse Wonder 34,3, Claude Fable 5.1 34,3, GPT-6 Astra 34,3, Claude Opus 5.5 non communiqué

• Terminal-Bench 4.0-AA — Muse Wonder Full 85,5, Muse Wonder 85,6, Claude Fable 5.1 79,0, GPT-6 Astra 81,4, Claude Opus 5.5 81,5

• DeepSWE 1.1 — Muse Wonder Full 57.1, Muse Wonder 52.0, Claude Fable 5.1 52.0, GPT-6 Astra 59.1, Claude Opus 5.5 59.6

• SWE-Marathon — Muse Wonder Full 79,0, Muse Wonder 78,8, Claude Fable 5.1 67,4, GPT-6 Astra 74,1, Claude Opus 5.5 74,2

• Indice Artificial Analysis — Muse Wonder Full 59,0, Muse Wonder 56, Claude Fable 5.1 54, GPT-6 Astra 53, Claude Opus 5.5 58

La colonne Full n'est pas uniformément meilleure, et c'est l'élément le plus instructif du tableau. Full remporte JobBench de 44 points, Vals Finance Agent V2 de 49, et MemoryBench de 5 — un travail à long horizon, avec état et fortement outillé. Muse Wonder remporte AutomationBench-AA de 15 points et GDP.pdf de 6, et il devance Full sur Harvey LAB de 41. Le modèle par abonnement n'est donc pas simplement le modèle API avec le curseur poussé à fond ; Meta semble avoir entraîné deux profils différents, et celui que l'on peut appeler via une API est le plus performant des deux sur l'automatisation métier agentique, tandis que celui qui se cache derrière l'abonnement est le plus performant sur le travail professionnel soutenu.

Ce que dit jusqu’à présent l’évaluation indépendante

Artificial Analysis place Muse Wonder (max) à un indice d'intelligence de 52, au neuvième rang sur 219 modèles, à 4,00 $ en entrée et 20,00 $ en sortie par million de tokens, avec une remise de 95 % sur le cache — ce qui revient à environ 4,52 $ par tâche d'indice. Sa fiche indique 130 millions de tokens de sortie consommés pendant l'évaluation, contre une médiane de 85 millions, un contexte de 1 M, et des entrées texte, image, parole et vidéo pour une sortie texte.

Muse Wonder Full (max) arrive à 56 sur le même indice, classé quatrième sur 699 modèles, sans prix publié car il n'est pas vendu par token. Le classement actuel se lit comme suit : Claude Opus 5.5 (max) en première position à 58, puis Claude Sonnet 5.5 (max), Opus 5.5 (xhigh) et Muse Wonder Full (max) tous à 56, avec Opus 5.5 (high) à 54.

Notez l'écart entre les deux sources sur le même modèle. Le tableau de Meta indique Muse Wonder Full à 59,0 sur l'Artificial Analysis Index ; Artificial Analysis publie lui-même 56. Le chiffre de Meta est celui de Meta ; le 56 et la quatrième place sont ceux de l'évaluateur. Lorsqu'un fournisseur et un laboratoire indépendant affichent un écart de trois points sur le même indice, c'est le chiffre indépendant qui doit servir de référence pour la planification.

Le prix est le même qu'Opus 5.5 — la facture, non

Les 4,00 $ en entrée et 20,00 $ en sortie de Meta ne constituent pas un positionnement budgétaire. C'est exactement ce que coûte Claude Opus 5.5, et c'est plusieurs fois ce que facturent les modèles de raisonnement à poids ouverts. Avec 130 millions de tokens de sortie lors d'une exécution d'évaluation, Muse Wonder se situe au milieu du peloton en matière de verbosité : bien en dessous des 260 millions d'Opus 5.5 pour une médiane de 85 millions, et bien au-dessus des modèles plus sobres de la classe Gemini.

Le raisonnement est obligatoire sur ce modèle. L'échelle d'effort est max, xhigh, high, medium, low, minimal, avec medium comme valeur par défaut, et les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie. Il n'existe aucun interrupteur pour désactiver le raisonnement et aucune voie bon marché sans raisonnement — le seul levier de coût dont vous disposez est le niveau d'effort et la taille du budget de sortie, qui plafonne à 943 718 tokens sur un contexte de 1 048 576 tokens. À 20 $ le million de tokens de sortie, une longue boucle agentique qui remplit ce budget représente une vraie facture ; à effort medium sur des appels courts, c'est une facture normale pour un modèle de pointe.

Le cadrage de sécurité utilisé par Meta au lancement mérite d’être cité, car il est inhabituellement direct : l’entreprise appelle Muse Wonder son « modèle le plus aligné à ce jour » et cite ce qu’elle décrit comme ses garde-fous les plus solides à ce jour contre les mésusages de type CBRN et cyber. Il s’agit d’une affirmation commerciale d’un fournisseur au sujet de son propre modèle et elle doit être lue comme telle, mais elle indique bel et bien d’où Meta s’attend à ce que vienne la résistance au déploiement.

Où OrcaRouter trouve sa place — et où ce n'est pas encore le cas

Muse Wonder n'est pas sur OrcaRouter. Il n'existe aucune entrée meta/muse-wonder dans notre catalogue et nous ne décrirons pas une telle entrée comme si elle existait. Ce que nous proposons du même laboratoire, c'est la gamme Muse Spark — Muse Spark 1.2 et Muse Spark 1.1 — donc une équipe qui veut la famille de raisonnement de Meta aujourd'hui dispose d'une voie qui n'implique ni nouveau compte ni nouveau SDK.

Pour le comparatif que ce lancement invite à faire, le fait utile est que les deux pairs tarifaires de Muse Wonder figurent déjà dans notre catalogue aux prix courants de leurs propres fournisseurs. Claude Opus 5.5 est disponible sur OrcaRouter à 4,00 $ en entrée et 20,00 $ en sortie, avec un tarif de lecture du cache de 0,20 $ et le même contexte de 1 M, et DeepSeek V4 Pro y est offert pour une fraction de ce prix. Si vous vous demandez si le tarif de 4 $/20 $ de Muse Wonder en vaut la peine pour votre charge de travail, exécuter les mêmes tâches avec deux modèles déjà accessibles ne vous coûte qu'une seule clé API au lieu de trois.

C'est tout l'intérêt d'un point de terminaison unique compatible avec OpenAI pour plus de 200 modèles, sans marge : lorsqu'un laboratoire publie un prix comme celui-ci, vous pouvez le comparer aux alternatives en un après-midi plutôt que d'ouvrir un ticket d'assistance auprès de trois fournisseurs. Les prix catalogue des fournisseurs sont répercutés sans modification, de sorte qu'une baisse de prix d'un fournisseur apparaît de notre côté le jour même où elle est annoncée. Lorsque Muse Wonder atteindra un fournisseur que nous routons, il apparaîtra au prix de Meta, pas au nôtre.

Ce qu'il faut surveiller à partir d'ici

Quatre points restent en suspens concernant ce lancement, et chacun d'eux change la façon dont vous planifieriez en conséquence :

• Si muse-wonder-full-1.0 obtient un accès via API. Pour l’instant, le checkpoint au score le plus élevé est enfermé dans un abonnement mensuel de 50 à 200 $, ce qui en fait une décision produit plutôt qu’une décision d’ingénierie. Meta n’a pas déclaré qu’elle l’ouvrirait.

• Si la fonctionnalité Active Memory survit au contact de la production. La persistance de l’état entre les sessions est l’affirmation qui change le plus votre façon de concevoir l’architecture d’une application, et c’est aussi l’affirmation qu’une fiche de modèle ne peut pas démontrer.

• Si des harnais indépendants reproduisent les écarts de JobBench et Vals Finance. Un écart de 44 points entre deux points de contrôle issus du même laboratoire sur un même benchmark est soit une véritable différence de capacités, soit un artefact du harnais, et seul un tiers peut trancher.

• Savoir si le déploiement grand public de Muse se fera avec le même modèle. Meta déclare que Muse Wonder « alimentera bientôt des expériences dans Muse », sans date ni version, et la différence entre un modèle agentique à contexte de 1 M dans une application grand public et un modèle de chat portant le même nom est considérable.

Le lancement est bien réel et les points de terminaison existent depuis le 12 octobre. Ce qui n'est pas encore tranché, c'est lequel des deux Muse Wonders sera celui dont les gens finiront par parler — le modèle API à 4 $/20 $ que tout le monde peut appeler, ou le checkpoint Full qui, pour l'instant, exige un abonnement pour y accéder.