Muse Wonder vs DeepSeek V4 Pro: $4,52 per Tugas dibanding $0,67, dan 16 Poin Indeks di Antara Keduanya

Perbandingan antara Muse Wonder dan DeepSeek V4 Pro sebenarnya bukanlah perbandingan model. Ini adalah perbandingan harga per tugas dengan kesenjangan kemampuan yang menyertainya. Berdasarkan pengukuran independen Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro berada di sekitar $0,67 per tugas Intelligence Index pada API DeepSeek V4 Pro dengan tarif $1,32 per juta token input dan $3,96 per juta token output. Muse Wonder (max) berada di sekitar $4,52 per tugas indeks dengan tarif $4,00 untuk input dan $20,00 untuk output. Itu sekitar 6,7 kali biaya per unit kemampuan terukur, dibandingkan dengan skor indeks mentah 36 untuk DeepSeek V4 Pro dan 52 untuk Muse Wonder.

Jadi, pertanyaannya bukanlah model mana yang lebih baik. Pertanyaannya adalah apakah enam belas poin indeks dan jalur masukan multimodal sepadan dengan hampir tujuh kali laju operasional — dan untuk sebagian besar beban kerja yang mengirimkan banyak token, perhitungannya mengatakan tidak. Di sinilah perhitungan itu tidak berlaku dan di sinilah perhitungan itu tetap berlaku.

Aritmetika yang sebenarnya menentukan ini

Kedua angka tersebut berasal dari Artificial Analysis, diukur pada indeks yang sama, sehingga keduanya dapat dibandingkan secara langsung, yang tidak dapat dilakukan oleh papan skor vendor:

• Artificial Analysis Intelligence Index — Muse Wonder (max) 52, peringkat #9 dari 219; DeepSeek V4 Pro 0813 (max) 36, peringkat #9 dari 117

• Biaya per tugas indeks — Muse Wonder sekitar $4,52; DeepSeek V4 Pro sekitar $0,67

• Harga daftar — Muse Wonder $4.00 masuk / $20.00 keluar per juta token; DeepSeek V4 Pro $1.32 masuk / $3.96 keluar di API-nya sendiri

Harga gabungan untuk komposisi cache-hit/input/output 7:2:1 — DeepSeek V4 Pro sekitar $0,69 per juta token; Muse Wonder sekitar $2,94

• Diskon cache — DeepSeek V4 Pro 97%; Muse Wonder sekitar 95%

• Token output yang dikonsumsi dalam evaluasi — DeepSeek V4 Pro sekitar 160 juta; Muse Wonder sekitar 130 juta

• Kecepatan output — DeepSeek V4 Pro sekitar 91,7 token per detik; Muse Wonder belum dipublikasikan oleh lab yang sama

• Jendela konteks — keduanya 1,048,576 token

• Input modal — Muse Wonder menerima teks, gambar, ucapan, video, dan file; DeepSeek V4 Pro hanya teks

• Bobot — DeepSeek V4 Pro adalah model campuran pakar dengan bobot terbuka di bawah lisensi MIT, 1,6 triliun parameter total dengan 49 miliar aktif; Muse Wonder bersifat proprietary.

Angka indeksnya tampak lebih berdekatan daripada sebenarnya, karena penyebut peringkatnya berbeda. Peringkat kesembilan Muse Wonder berasal dari 219 model; peringkat kesembilan DeepSeek V4 Pro berasal dari 117. Nomor peringkat sama, posisi sangat berbeda di antara para model.

Apa yang Anda dapatkan dengan $0.67 per tugas

DeepSeek V4 Pro dirilis pada 13 Agustus 2026, yang berarti telah digunakan dalam produksi selama dua bulan dan diukur secara independen. Kematangan itu terlihat pada angka-angka yang bukan skor benchmark: diskon cache 97%, harga campuran yang dipublikasikan, kecepatan output yang terukur, dan perkiraan biaya per tugas — empat hal yang Anda perlukan untuk membangun model anggaran. Muse Wonder tidak memiliki semua itu selain angka per tugas, karena usianya baru sehari.

Ini juga hanya teks, dan itu merupakan batasan yang nyata, bukan sekadar catatan kaki. Jika pipeline Anda menyerap audio atau video, Muse Wonder menggabungkan langkah transkripsi dan langkah penalaran menjadi satu panggilan; DeepSeek V4 Pro mengharuskan Anda menyalurkan transkripnya sebagai teks. Apakah itu penting sepenuhnya bergantung pada modalitas masukan Anda — untuk asisten kode atau pipeline dokumen, hal itu tidak pernah muncul.

Lisensi open-weights adalah separuh lainnya dari proposisi nilai, dan itulah hal yang tidak dapat ditandingi oleh Muse Wonder pada harga berapa pun. Bobot MIT dengan total 1,6 triliun dan 49 miliar parameter aktif berarti sebuah tim yang memiliki perangkat keras dapat menjalankan model ini di infrastrukturnya sendiri, tanpa tagihan per token, tanpa batas laju, dan tanpa vendor yang dapat menghentikan dukungan checkpoint. Untuk beban kerja dengan volume tinggi yang stabil dan persyaratan kepatuhan bahwa data tidak pernah meninggalkan gedung, itu sering kali menjadi keseluruhan keputusan — dan harga API di atas hanyalah cara termurah untuk membuat prototipe sebelum Anda membeli GPU.

Apa yang Anda dapatkan dari tambahan $3,85 per tugas

Enam belas poin indeks bukanlah hal kecil. Itu adalah perbedaan antara model yang berada di peringkat menengah di frontier saat ini dan model yang berada di sepuluh besar, dan dalam pekerjaan agentik, kesenjangannya cenderung melebar, bukan menyempit, karena kesalahan menumpuk di setiap panggilan alat.

Tabel yang dilaporkan vendor milik Meta sendiri menempatkan kekuatan Muse Wonder di tempat yang sama: Terminal-Bench 4.0-AA pada 85,6, SWE-Marathon pada 78,8, OSWorld V2.1 pada 72,6 untuk penggunaan komputer, dan 60,5 pada AutomationBench-AA. Itu adalah rangkaian agen berdurasi panjang yang mengharuskan sebuah model mempertahankan rencana di banyak langkah, dan Meta melaporkan Muse Wonder kompetitif dengan Claude Opus 5.5 dan GPT-6 Astra pada beberapa di antaranya. Semuanya dilaporkan vendor dan tidak ada yang direproduksi secara independen — peringatan yang sama yang berlaku untuk setiap tabel peluncuran.

Kemampuan yang tidak ada di salah satu tolok ukur tersebut adalah memori. Muse Wonder hadir dengan fitur yang oleh Meta disebut Active Memory, status persisten di sepanjang sesi, plus Active Focus untuk pengelolaan atensi pada tugas-tugas panjang. Konteks 1M milik DeepSeek V4 Pro adalah jendela yang Anda kelola sendiri; jika implementasi Meta benar-benar berhasil, itu adalah jenis kemampuan yang berbeda, bukan sekadar angka yang lebih besar. Ini juga klaim yang paling kecil kemungkinannya untuk dapat diverifikasi dari kartu model, dan yang paling perlu diuji secara keras sebelum membayar.

Ada argumen dari sisi biaya untuk Muse Wonder yang sama sekali tidak berkaitan dengan kualitas: penalaran wajib pada tangga upaya dari minimal hingga maksimal, dengan default ke sedang. Itu bukan diskon, tetapi semacam tombol pengatur. Menjalankan Muse Wonder pada minimal atau rendah untuk lalu lintas klasifikasi dan ekstraksi mencegah tarif output $20 per juta berlaku pada token yang tidak perlu dikeluarkan. Jebakannya adalah membiarkan semuanya pada default untuk beban kerja yang seharusnya sudah bisa ditangani model yang lebih murah.

Di mana dua hal itu bertemu

Pada titik tertentu, perbandingan itu tidak lagi soal perbedaan harga dan menjadi soal lisensi dan kendali. Bobot DeepSeek V4 Pro dapat diunduh di bawah MIT. Itu berarti fine-tuning, itu berarti deployment terkuantisasi pada perangkat keras Anda sendiri, dan itu berarti checkpoint yang tetap berfungsi jika vendor mengubah ketentuannya. Tidak ada yang ditawarkan Muse Wonder yang dapat menggantikan itu, dan angka $0,67 per tugas sebenarnya adalah titik masuk menuju keputusan self-hosting, bukan akhir dari keputusan itu.

Sebaliknya, jika Anda memerlukan ucapan dan video sebagai input kelas utama, atau memori persisten lintas sesi sebagai fitur terkelola, bukan sesuatu yang Anda bangun sendiri, arsitektur DeepSeek V4 Pro tidak menjangkau hal-hal itu pada harga berapa pun. Itulah dua ujung spektrum di mana ini berhenti menjadi perbandingan biaya.

Keduanya dapat dijangkau dari satu endpoint.

DeepSeek V4 Pro tersedia di OrcaRouter. Baik checkpoint 13 Agustus yang dievaluasi Artificial Analysis maupun build V4 Pro yang lebih awal dicantumkan pada $0,66 per juta token input dan $1,98 per juta token output, dengan tarif pembacaan cache sebesar $0,022. Itu adalah tarif milik perusahaan sendiri yang diteruskan tanpa markup, itulah sebabnya tarif tersebut berada di bawah angka $1,32/$3,96 yang digunakan Artificial Analysis: biaya per tugas di atas dihitung berdasarkan harga API standarnya, dan rute yang lebih murah menuju checkpoint yang sama mengubah sisi kiri perbandingan tanpa mengubah modelnya.

Muse Wonder tidak ada di OrcaRouter. Tidak ada entri meta/muse-wonder dalam katalog kami dan artikel ini tidak akan menyiratkan bahwa entri itu ada — API milik Meta sendiri dan Muse Code adalah tempat ia berjalan saat ini. Yang kami sediakan dari Meta Superintelligence Labs adalah Muse Spark 1.2 dan Muse Spark 1.1, jadi keluarga ini memiliki jalur meskipun rilis ini tidak.

Alasan yang penting untuk keputusan khusus ini adalah bahwa selisih $4,52 versus $0,67 cukup besar sehingga selisih itu harus diuji pada traffic Anda sendiri sebelum dipercaya. OrcaRouter melayani lebih dari 200 model di satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dengan harga daftar penyedia diteruskan tanpa perubahan, sehingga harness benchmark yang dibangun untuk DeepSeek V4 Pro dapat diarahkan ke model kedua hanya dengan mengubah satu string, dan pemotongan harga vendor muncul pada hari yang sama, bukan pada siklus penagihan berikutnya. Untuk perbandingan yang rasionya menjadi seluruh argumennya, hal termurah yang dapat Anda lakukan adalah mengukur campuran tugas Anda sendiri.

Panggilan

• Jadikan DeepSeek V4 Pro sebagai default untuk pekerjaan bervolume tinggi, hanya teks, dan sensitif biaya. Dengan $0.67 per tugas indeks dibandingkan $4.52, model ini harus kalah telak pada tugas spesifik Anda sebelum model yang lebih murah menjadi jawaban yang salah, dan model ini membawa lisensi open-weights yang tidak dapat ditawarkan Muse Wonder dengan harga berapa pun.

• Pindahkan beban kerja tertentu ke Muse Wonder ketika tugasnya berjangka panjang dan bersifat agentic, ketika inputnya menyertakan audio atau video, atau ketika memori lintas sesi yang persisten sepadan dengan harga layanan terkelola.

• Jangan bayar Muse Wonder pada effort default untuk trafik yang bisa dilewati model yang lebih murah. Tangga effort adalah satu-satunya tuas biaya yang diberikan model kepada Anda dan itu layak digunakan.

• Perkirakan kesenjangan 16 poin lebih berpengaruh daripada yang disiratkan indeks pada agen multi-langkah, dan kurang berpengaruh daripada yang disiratkannya pada ekstraksi sekali jalan, klasifikasi, dan peringkasan.

Hampir tujuh kali lipat biaya untuk enam belas poin indeks merupakan pertukaran yang buruk bagi beban kerja rata-rata dan pertukaran yang baik bagi beban kerja tertentu. Selisihnya cukup lebar sehingga Anda dapat mencari tahu di sisi mana Anda berada dengan biaya satu sore pengujian A/B.