Kartu judul hero dengan overline 'Muse Wonder Full vs Muse Wonder', judul utama 'Empat poin terpaut, satu pintu', subjudul 'Dua checkpoint dari satu pengumuman 12 Oktober 2026, konteks 1M yang sama dan kartu tarif yang sama', tiga pill bertuliskan 'Artificial Analysis 56 vs 52', 'Meta's JobBench 75.3 vs 30.8' dan 'satu callable, satu hanya langganan', serta footer 'Keputusannya adalah throttle, bukan pengadaan', dengan logo OrcaRouter dikompositkan di kanan bawah.
Guides & Insights

Muse Wonder Full vs Muse Wonder: Peluncuran Sama, Kartu Tarif Sama, Terpaut Empat Poin di Satu-satunya Papan yang Mengukur Keduanya

Penulis

Magnus Corvin

Tanggal Terbit

Model terbaru · 20Lihat semua model →
Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari
Kembali ke semua artikel

Muse Wonder Full dan Muse Wonder hadir dalam satu postingan pada 12 Oktober 2026, dari Meta Superintelligence Labs, dan hampir setiap spesifikasi dalam postingan itu berlaku untuk keduanya. Keduanya dijelaskan memiliki jendela konteks 1.048.576 token. Keduanya dicantumkan pada harga $4,00 per juta token masukan, $0,20 untuk masukan yang di-cache, dan $20,00 per juta token keluaran. Keduanya memerlukan penalaran. Keduanya menerima teks, gambar, ucapan, dan video sebagai masukan serta mengembalikan teks. Dan pada Artificial Analysis Intelligence Index yang independen, selisih keduanya empat poin: Muse Wonder Full pada 56, berada di peringkat keempat dari 699 model yang diukur, dan Muse Wonder pada 52, berada di peringkat kesembilan dari 219.

Empat poin itu adalah perbedaan nyata terkecil antara dua checkpoint frontier yang dirilis pada hari yang sama oleh lab yang sama, dan itu juga merupakan hal yang paling tidak menentukan tentang pasangan tersebut — karena hanya satu dari keduanya yang dapat dijangkau. Muse Wonder menjawab pada Meta Model API dan di dalam Muse Code. Muse Wonder Full dijelaskan oleh Meta sebagai hanya untuk langganan Muse Code, dengan $50 per bulan untuk Power Usage atau $200 per bulan untuk Maximum Usage. Ini bukan perbandingan antara model yang kuat dan model yang lebih kuat. Ini adalah perbandingan antara model yang lebih kuat yang tidak dapat Anda panggil dan model yang lebih lemah yang dapat Anda panggil.

Satu pengumuman, dua pos pemeriksaan, dan satu kolom yang memisahkan keduanya

Baca materi peluncuran baris demi baris dan kedua model itu saling mengikuti hampir sampai akhir. Di mana mereka berbeda adalah pada satu kolom, dan itu bukan soal kapabilitas.

• Akses — muse-wonder-1.0 menjawab di Meta Model API dan di dalam Muse Code; muse-wonder-full-1.0 hanya tersedia melalui langganan Muse Code, tanpa jalur berbayar per penggunaan dan tanpa SDK yang dapat diarahkan kepadanya.

• Harga — kartu tarif bersama sebesar $4,00 untuk input, $0,20 untuk cache, dan $20,00 untuk output menggambarkan jalur yang tersedia untuk Muse Wonder dan tidak tersedia untuk Muse Wonder Full, yang biayanya adalah paket bulanan sebesar $50 atau $200.

• Indeks independen — Muse Wonder 52, kesembilan dari 219; Muse Wonder Full 56, keempat dari 699. Empat poin, diukur pada harness publik yang sama, yang merupakan satu-satunya tempat keduanya muncul pada satu skala.

• Anggaran keluaran — batas respons tunggal checkpoint yang dapat dipanggil adalah 943,718 token. Batas checkpoint langganan tidak dipublikasikan, karena tidak ada orang di luar Meta yang dapat menghitungnya.

• Komposit vendor — tabel milik Meta sendiri menempatkan Muse Wonder Full pada 59,1 di Personal Superintelligence Index miliknya dan Muse Wonder pada 56. Pada baris Artificial Analysis Index di tabel yang sama, Meta mencantumkan Muse Wonder Full pada 59,0, sementara Artificial Analysis sendiri menerbitkan 56.

Kalimat terakhir itu layak direnungkan. Angka dari vendor untuk checkpoint teratasnya sendiri berada tiga poin di atas pengukuran independen untuk checkpoint yang sama pada indeks bernama yang sama — dan pengukuran independen untuk checkpoint lainnya, 52, lebih dekat ke angka 59,1 milik vendor untuk checkpoint pertama daripada kedua angka vendor itu satu sama lain.

A generated comparison scoreboard card titled 'Muse Wonder Full vs Muse Wonder — three gaps, three instruments', with a left column headed 'Muse Wonder Full' listing an index of 56 (fourth of 699), Muse Code subscription only at $50 or $200 a month with no metered path, JobBench 75.3, Harvey LAB-AA 13.1 and Terminal-Bench 85.5, and a right column headed 'Muse Wonder' listing an index of 52 (ninth of 219), the Meta Model API and Muse Code, $4.00 in and $20.00 out, JobBench 30.8, Harvey LAB-AA 54.3 and Terminal-Bench 85.6, over the footer 'Index figures independent; JobBench, Harvey and Terminal-Bench rows are Meta's own and unreproduced.'

Empat poin bukanlah angka yang penting

Pada baris long-horizon milik Meta sendiri, kedua checkpoint terpaut jauh lebih dari empat poin, dan di kedua arah. Semua berikut ini dilaporkan oleh vendor, dihasilkan dalam harness Meta pada upaya penalaran maksimum, tanpa ada yang direproduksi secara independen.

• JobBench, tugas profesional jangka panjang — Muse Wonder Full 75,3, Muse Wonder 30,8. Selisih 44 poin antara dua model dari rilis yang sama.

• Terminal-Bench 4.0-AA — Muse Wonder 85,6, Muse Wonder Full 85,5. Checkpoint yang dapat dipanggil itu sedikit unggul atas versi langganan, dengan selisih sepersepuluh poin.

• SWE-Marathon — Muse Wonder Full 79.0, Muse Wonder 78.8.

• MemoryBench — Muse Wonder Full 39.4, Muse Wonder 34.3.

• Harvey LAB-AA, rangkaian agen hukum Meta — Muse Wonder 54.3, Muse Wonder Full 13.1. Checkpoint langganan finis terakhir, tertinggal 41 poin dari yang benar-benar bisa Anda panggil.

Jadi pasangan itu terpaut empat poin pada papan independen, terpaut 44 poin untuk keunggulan Meta pada satu baris, dan terpaut 41 poin untuk menentangnya pada baris berikutnya. Ketiga angka itu tidak mungkin semuanya menggambarkan satu perbedaan kemampuan, dan pembacaan yang paling hemat adalah bahwa memang tidak: lonjakan 44 poin antara checkpoint yang hanya terpaut empat poin pada harness publik adalah seperti apa evaluasi yang sensitif terhadap harness untuk tugas berbentuk rollout dalam sebuah skor agregat.

Empat poin dewan independen malah merupakan angka yang lebih jujur dan yang kurang berguna — selisih satu kali run sebesar itu berada di dalam pita derau evaluasi itu sendiri. Jika digabungkan dengan tabel komposit, ketiga baris itu secara agregat mengarah pada kesimpulan yang sama: ini adalah dua checkpoint frontier sepuluh teratas yang ukuran kemampuan umumnya berdekatan, yang ukuran perilaku jangka panjangnya berjauhan, dan salah satunya tidak dapat dijalankan oleh siapa pun di luar Meta. Yang tidak dapat ditetapkannya adalah mana yang menang pada beban kerja Anda, dan ia tidak berusaha menetapkannya.

A screenshot of the Artificial Analysis model page for Muse Wonder (Max), headed 'Muse Wonder (Max) Intelligence, Performance & Price Analysis' and tagged 'Proprietary model — Released October 2026', showing an Intelligence rank of #9 of 219 and a comparison summary stating that the model scores 52 on the Intelligence Index and generated 130M tokens during evaluation against a median of 85M.

Apa yang seharusnya diperoleh dari anak tangga tambahan itu

Meta menamai dua kemampuan untuk seri ini yang sama sekali bukan baris tolok ukur: Active Memory, yang digambarkan sebagai status persisten yang dibawa lintas sesi, dan Active Focus, yang digambarkan sebagai atensi yang dikelola sendiri selama tugas-tugas panjang. Jika salah satunya bekerja seperti yang digambarkan, itu adalah jenis perbedaan yang berbeda dari sebuah skor — ini mengubah bentuk aplikasi, karena status yang bertahan melewati batas sesi adalah sesuatu yang jika tidak, akan Anda bangun sendiri, dengan buruk, di basis data Anda sendiri.

Keduanya tidak ditampilkan pada kartu model, dan keduanya tidak dapat dijangkau untuk pengujian, karena checkpoint yang membawa keduanya adalah checkpoint yang berada di balik langganan. Hal itu menyisakan masalah yang spesifik dan tidak glamor bagi sebuah tim: alasan yang masuk akal untuk membayar $50 atau $200 per bulan untuk Muse Wonder Full adalah fitur yang tidak dapat dievaluasi oleh siapa pun di luar Meta, yang melekat pada checkpoint yang juga melaporkan 13,1 pada legal agent suite, dibandingkan 54,3 milik model saudaranya.

Pengukuran independen mengisi sebagian celah, dan hanya sebagian. Artificial Analysis mencatat Muse Wonder Full menghabiskan sekitar 140 juta token keluaran selama evaluasinya, dibandingkan dengan median 88 juta, dan Muse Wonder sekitar 130 juta dibandingkan dengan median 85 juta. Keduanya mengeluarkan biaya besar untuk mencapai skor mereka, yang konsisten dengan penalaran wajib dan memberi tahu Anda biaya eskalasi sebelum Anda melakukannya — tetapi tidak ada satu pun angka tersebut yang mengatakan apa pun tentang apakah memori persisten berfungsi.

Keputusan itu adalah pengendali, bukan pembelian.

Sebagian besar perbandingan dua checkpoint berakhir dengan pertanyaan pengadaan: mana yang kita beli. Perbandingan ini tidak bisa demikian, karena salah satu sisi tidak memiliki SKU bermeteran. Hal itu justru membingkai ulang seluruh persoalan menjadi pertanyaan routing, dan pertanyaan routing tersebut memiliki bentuk yang luar biasa bersih di sini, karena opsi yang lebih murah dan yang lebih mahal dijual berdasarkan meteran yang sepenuhnya berbeda.

Muse Wonder dihitung berdasarkan pemakaian. Biayanya meningkat secara linear dengan token pada $4,00 dan $20,00 per juta, dengan diskon cache 95% di sisi input, sehingga biaya independen per tugas indeks menjadi sekitar $4,52. Muse Wonder Full sama sekali tidak dihitung berdasarkan pemakaian. Biayanya adalah paket bulanan tetap yang tidak berubah dengan volume, yang berarti biaya marginal untuk satu permintaan tambahan ke checkpoint Full adalah nol di dalam suatu paket dan tak terhingga di luar paket. Kedua model ekonomi tersebut menghendaki trafik yang berlawanan: penetapan harga berbasis pemakaian memberi insentif untuk menghindari model mahal pada sebagian besar permintaan, dan penetapan harga tetap memberi insentif untuk mendorong sebanyak mungkin permintaan melewatinya begitu Anda sudah membayar.

Yang berarti arsitektur praktisnya adalah tangga eskalasi, bukan pilihan model. Checkpoint yang dapat dipanggil menangani sebagian besar lalu lintas pada laju yang dapat Anda perkirakan. Checkpoint langganan menyerap subset di mana perilaku jangka panjangnya diklaim berbeda — dengan asumsi Anda memiliki paket yang mengakomodasi volume tersebut, dan dengan asumsi klaim JobBench 44 poin bertahan dalam pengukuran Anda sendiri. Pengukuran itu sendiri adalah bagian yang harus dibangun lebih dulu, karena selisih publik empat poin dan selisih vendor 44 poin tidak mungkin keduanya benar, dan beban kerja Anda adalah satu-satunya instrumen yang menyelesaikannya.

Dua hal tentang sisa lanskap ini membuat tangga tersebut lebih murah untuk dibangun daripada kedengarannya. Yang pertama, semua model ini menagih dengan cara yang sama — token penalaran adalah token keluaran seharga $20 per juta, dan tangga effort berjalan dari minimal hingga maksimal dengan default medium, jadi pengaturan yang Anda pilih justru menjadi pos biaya yang lebih besar daripada pengenal model yang Anda tukar. Yang kedua, kumpulan pembanding yang diundang peluncuran ini sudah dapat dirutekan: Claude Opus 5.5 dengan harga $4,00 untuk input dan $20,00 untuk output, dan Muse Spark 1.2 milik Meta sendiri seharga $1,25 dan $4,25, keduanya ada di OrcaRouter pada harga daftar vendor masing-masing, bersama lebih dari 200 model lainnya di balik satu API yang kompatibel dengan OpenAI. Harga daftar diteruskan tanpa markup 0%, sehingga aritmetika tangga tersebut tidak berubah ketika modelnya berganti.

Baik Muse Wonder maupun Muse Wonder Full bukanlah salah satu rute kami. Tidak ada entri meta/muse-wonder atau meta/muse-wonder-full di katalog, Muse Wonder Full tidak tersedia di luar permukaan langganan Meta dengan harga berapa pun, dan kami tidak akan menggambarkan keduanya seolah-olah memang demikian. Kontribusi router terhadap keputusan khusus ini adalah failover dan fallback: tingkat eskalasi yang seharusnya jarang dijalankan justru merupakan tingkat di mana gangguan penyedia paling tidak dapat ditoleransi dan paling tidak terlihat, dan failover otomatis ditambah DSL routing yang dapat mengekspresikan eskalasi sebagai konfigurasi alih-alih sebagai kode aplikasi itulah yang menjaga agar jalur yang jarang digunakan tidak menjadi gangguan.

Versi yang perlu diingat

Jika satu-satunya hal yang Anda ambil dari peluncuran ini adalah bahwa Muse Wonder Full mendapat skor lebih tinggi daripada Muse Wonder, Anda mengambil bagian yang paling tidak dapat ditindaklanjuti darinya. Keduanya berbeda empat poin pada satu-satunya papan independen yang mengukur keduanya, berbeda 44 poin yang dilaporkan vendor pada satu rangkaian uji dan 41 poin yang dilaporkan vendor yang menentangnya pada rangkaian lain, serta berbeda secara biner yang tegas dalam hal akses: satu adalah API yang dapat Anda panggil hari ini dengan tarif $4,00 dan $20,00 per juta, yang lain adalah paket bulanan tanpa tarif per token dan tanpa cara masuk dari SDK.

Langkah yang tepat adalah memperlakukan keempat poin itu sebagai bukti bahwa ini setara dalam kemampuan dan perbedaan akses sebagai bukti bahwa ini bukan pengganti. Bangunlah dengan mengacu pada checkpoint yang dapat dipanggil, bangun perangkat pengukuran yang akan memberi tahu Anda celah Anda sendiri, dan perlakukan langganan sebagai eskalasi yang Anda aktifkan saat pengukuran membenarkannya — bukan sebagai peningkatan yang Anda beli karena skor kompositnya lebih tinggi. Dan ketika vendor menerbitkan selisih 44 poin dalam satu peluncuran, pertanyaan yang berguna bukanlah checkpoint mana yang harus dijadikan standar. Melainkan angka mana yang bertahan saat dihadapkan dengan set evaluasi Anda sendiri, dan pertanyaan itu hanya punya jawaban jika Anda sudah membangunnya.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Muse Spark 1.2, showing the breadcrumb 'Home » Models » Meta', the model name Muse Spark 1.2, capability chips, a public-benchmark attribution to Meta dated 2026-08-05, the list prices $1.25 in and $4.25 out, and description text calling it Meta's reasoning model for complex agentic tasks, with the English 'EN' toggle visible in the site header.

Dibandingkan dalam artikel ini1

Terdeteksi dari artikel ini · Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari