Muse Wonder Full vs Muse Glimmer : le meilleur score du tableau est aussi son pire chiffre

Muse Wonder Full et Muse Glimmer sont les deux extrémités de la gamme publiée de Meta Superintelligence Labs. Muse Wonder Full est un checkpoint frontière propriétaire annoncé le 12 octobre 2026, vendu dans le cadre de l’abonnement Muse Code et noté 59,1 sur l’indice propre à Meta. Muse Glimmer est un modèle Apache 2.0 de 30 milliards de paramètres publié le 10 août 2026, livré déjà quantifié en 4 bits pour tenir sous 20 Go de VRAM, et obtenant 17 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index indépendant. Entre les deux se trouvent 42 points de score composite, une licence, un téléchargement et une porte à 50 $ par mois — et une ligne dans le tableau de Meta lui-même, où le plus cher obtient 13,1.

Cette ligne est Harvey LAB-AA, le benchmark d'agent juridique de Meta. Muse Wonder Full y affiche 13,1. Muse Wonder, le checkpoint appelable issu de la même version, affiche 54,3, GPT-6 Astra 54,5 et Claude Opus 5.5 55,2. Un modèle qui mène l'indice composite de quatre points termine dernier sur une suite de tâches réelles, avec une marge de 41. C'est la première chose à comprendre au sujet de ce duo : le score composite ne décrit pas le travail.

Deux produits, un nom de famille, et un troisième que l’on confond avec les deux

• Poids — Muse Glimmer Apache 2.0, téléchargeables, livrés en 4 bits ; Muse Wonder Full propriétaire, aucun checkpoint publié, et aucun à venir.

Où cela s'exécute — Muse Glimmer sur votre propre accélérateur, hors ligne ; Muse Wonder Full sur l'infrastructure de Meta au sein de Muse Code.

• Comment vous l’achetez — Muse Glimmer : aucun frais par jeton si vous l’hébergez vous-même, ou 0,325 $ en entrée et 1,35 $ en sortie par million via un point de terminaison hébergé ; Muse Wonder Full : aucun prix par jeton du tout, sur des forfaits publiés de 50 $ par mois pour Power Usage et de 200 $ par mois pour Maximum Usage.

• Paramètres — Muse Glimmer 30 milliards, moins de 20 Go quantifié ; Muse Wonder Full non divulgué.

• Fenêtre de contexte — Muse Glimmer 131 072 jetons, extensible jusqu’à 262 144 ; Muse Wonder Full décrit aux côtés de la série à 1 048 576 jetons.

• Entrée modale — Muse Glimmer : texte et image ; la série Muse Wonder : texte, image, parole et vidéo.

• Date limite des connaissances — Muse Glimmer janvier 2026 ; Muse Wonder Full non publié.

• Que peut-on lui faire — Muse Glimmer peut être épinglé, forké et affiné ; Muse Wonder Full peut être déprécié.

Meta a testé Glimmer sur une RTX 5090 ainsi que sur des puces Apple M4 Max et M5 Max, ce qui constitue ici la définition pratique de « fonctionne localement » — la précision complète dépasse 55 Go, donc la version 4 bits est la raison même pour laquelle le modèle est déployable. Rien dans Muse Wonder Full ne fonctionne de cette manière. On y accède par abonnement, à un prix de forfait, aussi longtemps que Meta le propose.

Une distinction supplémentaire qu'il vaut la peine d'énoncer clairement, car l'appellation l'efface discrètement : Muse Wonder Full n'est pas le sommet de la série Muse Wonder au sens général, et ce n'est pas un Glimmer plus grand. C'est une cible d'entraînement distincte annoncée du même souffle que Muse Wonder, et le seul des trois que vous ne pouvez ni acheter au token, ni auto-héberger, ni évaluer sans bon de commande.

La licence est l’axe que personne ne tarifie.

Cette comparaison est généralement formulée comme une opposition entre capacité et coût. Le cadre qui prédit réellement ce que vous pouvez faire est celui de la capacité contre le contrôle, et les deux modèles se situent à des pôles opposés de celui-ci.

Tout, dans la conception de Muse Glimmer, présuppose un propriétaire plutôt qu’un client. Les poids sont sous Apache 2.0, la quantification est faite pour vous, l’empreinte est inférieure à 20 Go parce que c’est le nombre qui fait qu’une seule carte grand public suffit, et la date de coupure des connaissances est publiée afin que vous sachiez ce qu’il ne sait pas. Vous pouvez le forker, le fine-tuner, épingler une révision et continuer à le servir après que le fournisseur s’en est désintéressé. Pour un modèle publié par un laboratoire qui a déjà livré deux générations supplémentaires depuis, cette dernière caractéristique n’a rien d’hypothétique.

Muse Wonder Full présente le profil inverse. Il n’y a aucun artefact à conserver, aucune révision à épingler, aucun moyen d’auditer ce qui a changé d’un mois à l’autre, et aucun chemin vers le point de contrôle si le plan expire. Le score composite publié est la seule chose durable que vous obtenez, et c’est un nombre qui concerne le harnais de Meta plutôt que votre charge de travail.

La conséquence pratique est asymétrique et mérite d’être énoncée sans détour. Si une requête ne peut pas quitter l’appareil — un atelier de fabrication sans connectivité, un environnement isolé où un appel API constitue en soi une violation de conformité, un budget de latence où un aller-retour est déjà de trop —, Muse Wonder Full ne participe pas à la question, à aucun prix. Glimmer est un fichier. Full est un abonnement.

En quoi consiste réellement l'écart de 42 points

Un écart de cette taille signifie normalement qu’un modèle est simplement moins bon. Ici, il signifie surtout que les deux ont été conçus pour des tâches différentes, et les sous-scores le montrent plutôt que de le masquer. Tous les chiffres ci-dessous sont des mesures d’Artificial Analysis sur la révision v4.3.2, sauf indication contraire.

• Indice d'Intelligence — Muse Wonder Full (max) 56, quatrième sur 699 modèles ; Muse Glimmer (high) 17, quinzième sur 142.

• Rappel en contexte long — Muse Glimmer 83,3 %, devant les 82,7 % de Claude Sonnet 5.5 lors de la même exécution. Le score de Muse Wonder Full n’est pas publié sur le même banc d’essai.

• Terminal-Bench 4.0 — Muse Glimmer 0,5 % ; la série Muse Wonder rapporte 85,5 et 85,6 dans le tableau du fournisseur.

• Humanity's Last Exam — Muse Glimmer 22,0 % ; Muse Wonder Full non rapporté sur le même harnais.

• Vitesse de sortie — Muse Glimmer 143,8 tokens par seconde. Muse Wonder Full n’est pas publié sur le même banc d’essai, et son coût par tâche d’indexation ne l’est pas non plus, car il n’existe aucun tarif par token à partir duquel le calculer.

• Coût par tâche d'indexation — Muse Glimmer environ 0,06 $ en mode hébergé. Muse Wonder Full : sans objet, pas de facturation à l'usage.

La ligne du contexte long est celle sur laquelle il faut s'arrêter. Un modèle de 30 milliards de paramètres quantifié sur 20 Go qui égale un checkpoint frontière actuel pour retrouver un fait dans une entrée très longue n'est pas un artefact d'arrondi — c'est ce que la recette d'entraînement visait, et c'est la revendication la plus forte que l'on puisse faire pour Glimmer. La ligne Terminal-Bench est l'autre extrémité : un demi pour cent signifie que le modèle n'accomplit pas de tâches logicielles agentiques, et aucune économie sur le matériel ne rend moins coûteuse une tâche qui ne se termine jamais. Une étude d'orchestration multi-agents évaluée par les pairs qui incluait Muse-Glimmer-30B a constaté qu'il ne récupérait aucun de ses candidats, ce qui est le même constat vu d'une autre direction.

Ainsi, Glimmer lit bien, répond vite, tourne partout et ne peut pas exécuter. Muse Wonder Full exécute et rapporte le score composite le plus élevé de la famille — puis rapporte 13,1 sur la suite d’agents juridiques, ce qui est inférieur à tous les autres modèles frontière dans le propre tableau de Meta. Aucun de ces deux faits n’est expliqué par l’autre.

Le montant de 0,06 $ est un piège, et celui de 50 $ aussi.

Le chiffre du coût par tâche-index en hébergement mérite une disqualification immédiate. Les 0,06 $ correspondent à ce qu'Artificial Analysis a dépensé pour appeler Muse Glimmer via un endpoint hébergé à 0,325 $ et 1,35 $ par million — cela chiffre l'économie de la location du modèle, pas celle de son exécution. En auto-hébergement, la facture par token disparaît, remplacée par un accélérateur que vous possédez déjà ou devez acheter, plus le temps d'ingénierie nécessaire pour le servir. Citer 0,06 $face au coût par tâche d'un modèle de pointe comme s'il s'agissait de données comparables est l'erreur la plus facile à commettre sur cette page.

Les 50 $ sont un piège différent, en sens inverse. Cela semble bon marché à côté d’un tarif de sortie de 20 $ par million, et ça ne l’est pas, car cela n’achète aucune unité mesurable. Dix prompts et dix millions de prompts coûtent la même chose, et le score pour lequel vous l’achetez — 59,1 sur l’indice de Meta — n’est pas le score que le classement public publie pour le même checkpoint. Le tableau de Meta indique 59,0 sur l’Artificial Analysis Index ; Artificial Analysis publie 56. Un écart de trois points sur le même indice nommé vous dit quel nombre relève de la déclaration et quel nombre relève de la mesure.

La version honnête, c'est que ces deux modèles ne se situent pas du tout sur le même axe. Muse Glimmer est facturé à l'accélérateur et son coût ne varie pas en fonction du volume — cher à dix requêtes par jour, remarquablement bon marché à dix millions. Muse Wonder Full est facturé au mois et son coût ne varie en fonction de rien que vous puissiez mesurer. L'un évolue avec votre utilisation. L'autre ne bouge pas du tout.

L'échelon qui se trouve réellement entre eux

La plupart des équipes qui lisent ceci ne veulent aucun de ces deux extrêmes. Elles veulent un petit modèle sur leur propre matériel pour la moitié peu coûteuse, privée et à fort volume de la charge de travail, et quelque chose de niveau frontière via une API pour la moitié difficile, et le hic, c'est que cela implique normalement deux piles distinctes avec deux relations de facturation distinctes.

L'un des trois modèles Meta de cette famille est une route que nous servons. meta/muse-spark-1.2 — le plus grand enseignant dont Glimmer a été distillé — figure dans le catalogue OrcaRouter à 1,25 $ en entrée et 4,25 $ en sortie par million de tokens sur une fenêtre de 1 048 576 tokens, avec des lectures de cache à 0,15 $. Cela en fait l'échelon intermédiaire : nettement plus capable que l'étudiant 30B sur les tâches d'exécution, un cinquième du tarif de sortie de Muse Wonder, et accessible avec la même clé que tout le reste.

Deux notes d'honnêteté, car l'appellation invite à une mauvaise supposition. Muse Glimmer lui-même ne fait pas partie de nos routes — il n'y a pas d'entrée muse-glimmer dans le catalogue, et il ne devrait pas y en avoir, car tout l'intérêt de Glimmer est que vous l'exécutiez vous-même et ne le routiez jamais nulle part. Muse Wonder Full n'est pas non plus de chez nous, et contrairement à Glimmer, il n'est accessible à personne en dehors des surfaces d'abonnement de Meta.

Ce que l'architecture à point d'entrée unique apporte, c'est la moitié hébergée de cette répartition. Les prix catalogue des fournisseurs sont répercutés avec 0 % de marge, si bien qu'un changement de tarif chez un fournisseur se voit le jour même ; le basculement automatique couvre la dégradation en cours d'exécution d'un fournisseur en amont ; et le DSL de routage compose un modèle bon marché et un modèle coûteux en un seul appel, de sorte que le côté coûteux n'est invoqué que là où la confiance du modèle bon marché chute. Pour une famille avec un fichier de 30 milliards de paramètres à un extrême et un checkpoint réservé aux abonnés à l'autre, c'est cette composition qui compte — la majeure partie du trafic n'a jamais besoin de l'un ou l'autre extrême.

Choisir, et la seule ligne qui décide

• Muse Glimmer lorsque les tokens ne peuvent pas quitter la machine, lorsqu'il n'y a pas de réseau, lorsque vous avez besoin de quelque chose que vous pouvez épingler et conserver, ou lorsque le volume est suffisamment élevé pour qu'une facture par token devienne le coût dominant. Dans cette enveloppe, il est rapide, concis et performant en lecture de contextes longs, et le score composite le sous-estime pour exactement ces tâches.

• Muse Glimmer pour l’extraction et la récupération à haut volume sur de longs documents, où le rappel de 83,3 % en contexte long est le chiffre qui compte et où les 0,5 % sur Terminal-Bench ne sont jamais évoqués.

• Muse Wonder ou la série au sens large lorsque la tâche doit être exécutée — agents, utilisation d’ordinateur, travail en terminal — ou lorsque l’entrée est de la parole ou de la vidéo. Un score d’exécution de 0,5 % n’est pas une option budgétaire ; c’est un non-participant.

• Muse Spark 1.2 si vous magasinez dans la catégorie intermédiaire. C'est le modèle à partir duquel Glimmer a été distillé, c'est l'échelon entre les deux extrêmes, et il coûte un cinquième de ce que facture la série frontier pour une capacité quelque part dans l'intervalle.

• Pas Muse Wonder Full, sur la seule base du composite. Meta indique 13,1 sur la suite d’agents juridiques contre 55,2 pour Claude Opus 5.5 dans le même tableau, et le classement indépendant place le checkpoint quatre points au-dessus du Muse Wonder appelable plutôt qu’à 42. Si votre travail ressemble à cette ligne Harvey, le score le plus élevé du tableau de lancement est la mauvaise raison de payer l’abonnement.

L’écart de 42 points à l’indice est bien réel, et c’est aussi l’élément le moins utile de cette page. Ce ne sont pas des produits adjacents séparés par un palier de prix ; ce sont un fichier et une porte. La décision porte sur l’endroit où tournent les tokens, puis sur la question de savoir si le travail consiste à lire ou à exécuter — et la dernière décision, celle que l’on oublie, c’est qu’un labo qui livre des choses aussi éloignées aux deux extrémités de la gamme continuera d’évoluer, donc le modèle que vous ne pouvez pas figer est celui sur lequel vous devriez être le plus lent à construire.