Muse Wonder è live: il nuovo modello di frontiera di Meta arriva con un gemello di fascia completa che non puoi acquistare separatamente

Meta Superintelligence Labs ha rilasciato Muse Wonder il 12 ottobre 2026 — e lo ha distribuito come due modelli in un unico lancio. Muse Wonder è il checkpoint che gli sviluppatori possono chiamare oggi tramite la Meta Model API e all'interno di Muse Code; Muse Wonder Full è una configurazione con punteggi più alti che, secondo Meta, è disponibile solo per gli abbonati a Muse Code. Entrambi dichiarano una finestra di contesto da 1 milione di token e lo stesso prezzo di listino di 4,00 $ per milione di token in input e 20,00 $ per milione di token in output, il che colloca la coppia direttamente sopra Claude Opus 5.5 e rende la domanda interessante non tanto quale punteggio ottenga Muse Wonder, quanto quale dei due ID modello si possa effettivamente raggiungere.

Quella scissione è la storia di questo lancio. Un rilascio frontier di solito ti dà un solo endpoint e un numero. Questo te ne dà due ID, due scoreboard e un confine di disponibilità tracciato lungo una linea di abbonamento anziché un livello API.

Cosa è stato rilasciato e dove risiede ciascun modello

La pagina del modello di Meta stessa elenca due ID. muse-wonder-1.0 è quello servito sulla Meta Model API e tramite Muse Code, l'agente di codifica da terminale di Meta. muse-wonder-full-1.0 è quello che Meta descrive come riservato all'abbonamento Muse Code — non è un flag sul modello API, è un checkpoint separato raggiungibile tramite un prodotto che Meta vende su base mensile. I piani pubblicati di Meta per quel prodotto sono 50 $ al mese per Power Usage e 200 $ al mese per Maximum Usage.

Entrambi gli ID hanno un prezzo di 4,00 $ per milione di token di input, 0,20 $ per l'input in cache e 20,00 $ per milione di token di output. Meta afferma inoltre che Muse Wonder «alimenterà presto esperienze in Muse», la superficie consumer dell'azienda — un rollout a cui non è ancora stata associata una data.

Meta ha citato due funzionalità nella release, e sono quelle che vale la pena monitorare perché descrivono un comportamento anziché un punteggio di benchmark. Active Memory è uno stato persistente nell'arco di una sessione; Active Focus è la gestione dell'attenzione del modello stesso su attività lunghe. Nessuna delle due è misurabile da una model card, ed entrambe sono il tipo di capacità che emerge solo dopo qualche settimana in un carico di lavoro reale.

Il tabellone di Meta — e le due colonne che contano

Meta ha pubblicato una tabella di benchmark che copre entrambi i checkpoint insieme a Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5, tutti alle loro impostazioni di ragionamento massime. Tutti i numeri di seguito sono dichiarati dai rispettivi fornitori, prodotti nell'harness di Meta, e nessuno di essi è stato riprodotto in modo indipendente. Leggila come un'affermazione di Meta, non come una misurazione:

• Indice personale di superintelligenza — Muse Wonder Full 59.1, Muse Wonder 56, Claude Fable 5.1 52, GPT-6 Astra 53, Claude Opus 5.5 53

• JobBench (attività professionali a lungo termine) — 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 (lavoro di agente legale) — 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 (utilizzo del computer) — 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 riportato

• 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

• Artificial Analysis Index — Muse Wonder Full 59.0, Muse Wonder 56, Claude Fable 5.1 54, GPT-6 Astra 53, Claude Opus 5.5 58

La colonna Full non è uniformemente migliore, e questa è la cosa più informativa della tabella. Full vince JobBench di 44 punti, Vals Finance Agent V2 di 49 e MemoryBench di 5 — lavoro a lungo orizzonte, con stato e fortemente basato su strumenti. Muse Wonder vince AutomationBench-AA di 15 punti e GDP.pdf di 6, e su Harvey LAB batte Full di 41. Quindi il modello in abbonamento non è semplicemente il modello API con la manopola alzata; Meta sembra aver addestrato due profili diversi, e quello che si può chiamare tramite API è il più forte dei due sull'automazione aziendale agentica, mentre quello dietro l'abbonamento è il più forte sul lavoro professionale sostenuto.

Che cosa dice finora la valutazione indipendente

Artificial Analysis ha Muse Wonder (max) a un Intelligence Index di 52, classificato nono su 219 modelli, a $4,00 in input e $20,00 in output per milione di token con uno sconto del 95% sulla cache — che corrisponde a circa $4,52 per attività dell'indice. La sua scheda riporta 130 milioni di token di output consumati durante la valutazione rispetto a una mediana di 85 milioni, 1M, e input di testo, immagine, parlato e video a fronte di output di testo.

Muse Wonder Full (max) si posiziona a 56 sullo stesso indice, classificato quarto su 699 modelli, senza prezzo pubblicato perché non è venduto per token. L'attuale classifica vede Claude Opus 5.5 (max) primo a 58, poi Claude Sonnet 5.5 (max) e Opus 5.5 (xhigh) e Muse Wonder Full (max) tutti a 56, con Opus 5.5 (high) a 54.

Nota il divario tra le due fonti sullo stesso modello. La tabella di Meta indica Muse Wonder Full a 59,0 sull'Artificial Analysis Index; Artificial Analysis stessa pubblica 56. Il dato di Meta è di Meta; il 56 e il quarto posto in classifica sono del valutatore. Quando un fornitore e un laboratorio indipendente sono in disaccordo di tre punti sullo stesso indice, è sul numero indipendente che bisogna basare i piani.

Il prezzo è lo stesso di Opus 5.5 — il conto no

Il prezzo di Meta di 4,00 $ per l'input e 20,00 $ per l'output non è una posizione di budget. È esattamente quanto costa Claude Opus 5.5, ed è diverse volte quanto fanno pagare i modelli di ragionamento open-weights. Con 130 milioni di token di output in una esecuzione di valutazione, Muse Wonder si colloca a metà del gruppo quanto a verbosità: ben al di sotto dei 260 milioni di Opus 5.5 contro una mediana di 85 milioni, ben al di sopra dei modelli più snelli della classe Gemini.

Il reasoning è obbligatorio su questo modello. La scala dell'effort è max, xhigh, high, medium, low, minimal, con valore predefinito medium, e i token di reasoning vengono fatturati come output. Non esiste un interruttore per disattivare il reasoning né un percorso economico senza pensiero — l'unica leva di costo che hai è il livello di effort e la dimensione del budget di output, che arriva al massimo a 943.718 token su un contesto di 1.048.576 token. A 20 $ per milione di output, un lungo ciclo agentico che riempie quel budget è una fattura vera e propria; con effort medium su chiamate brevi è una normale fattura da modello di frontiera.

L'inquadramento della sicurezza che Meta ha usato al lancio vale la pena citare perché è insolitamente diretto: l'azienda definisce Muse Wonder il suo "modello più allineato fino ad oggi" e cita quelle che descrive come le sue salvaguardie più forti di sempre contro l'uso improprio di CBRN e cyber. Si tratta di un'affermazione di un fornitore sul proprio modello e va letta come tale, ma indica comunque da dove Meta si aspetta che provenga la resistenza al dispiegamento.

Dove OrcaRouter si inserisce — e dove non ancora

Muse Wonder non è su OrcaRouter. Non esiste alcuna voce meta/muse-wonder nel nostro catalogo e non ne descriveremo una come se esistesse. Ciò che invece offriamo dallo stesso laboratorio è la linea Muse Spark — Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 — quindi un team che oggi vuole la famiglia di ragionamento di Meta ha un percorso che non richiede un nuovo account né un nuovo SDK.

Per il confronto di prezzi a cui questo lancio invita, il fatto utile è che entrambi i concorrenti di prezzo di Muse Wonder sono già nel nostro catalogo ai prezzi di listino dei rispettivi fornitori. Claude Opus 5.5 è su OrcaRouter a $4,00 in input e $20,00 in output, con una tariffa di lettura della cache di $0,20 e lo stesso contesto da 1M, e DeepSeek V4 Pro è lì a una frazione di quel prezzo. Se stai valutando se i $4/$20 di Muse Wonder valgano la spesa per il tuo carico di lavoro, eseguire gli stessi task con due modelli già raggiungibili ti costa una sola chiave API invece di tre.

È proprio questo il punto di un unico endpoint compatibile con OpenAI su oltre 200 modelli con markup zero: quando un laboratorio pubblica un prezzo come questo, puoi confrontarlo con le alternative in un pomeriggio invece di aprire un ticket di assistenza con tre fornitori. I prezzi di listino dei fornitori passano invariati, quindi un taglio di prezzo di un fornitore si riflette dalla nostra parte lo stesso giorno in cui viene annunciato. Quando Muse Wonder raggiungerà un fornitore che instradiamo, apparirà al prezzo di Meta, non al nostro.

Cosa guardare da qui

Quattro cose restano irrisolte riguardo a questo lancio, e ciascuna di esse cambia il modo in cui pianificheresti di affrontarlo:

• Se muse-wonder-full-1.0 avrà un percorso API. Al momento il checkpoint con il punteggio più alto è rinchiuso all'interno di un abbonamento mensile da 50 a 200 dollari, il che ne fa una decisione di prodotto anziché di ingegneria. Meta non ha detto che lo aprirà.

• Se la funzionalità Active Memory sopravvive al contatto con la produzione. Lo stato persistente tra sessioni è l'affermazione che più di tutte cambia il modo in cui si progetta un'applicazione, ed è anche l'affermazione che una model card non può dimostrare.

• Se harness indipendenti riproducono i divari di JobBench e Vals Finance. Un divario di 44 punti tra due checkpoint dello stesso laboratorio su un unico benchmark è o un'autentica differenza di capacità o un artefatto dell'harness, e solo una terza parte può stabilire quale delle due.

• Se il rollout consumer di Muse arriverà con lo stesso modello. Meta afferma che Muse Wonder "alimenterà presto esperienze in Muse" senza una data né una versione, e la differenza tra un modello agentico con contesto da 1M all'interno di un'app consumer e un modello di chat che porta lo stesso nome è sostanziale.

Il lancio è reale e gli endpoint esistono dal 12 ottobre. Ciò che non è ancora stabilito è quale dei due Muse Wonders sarà quello di cui alla fine la gente parlerà: il modello API a $4/$20 che chiunque può chiamare, oppure il checkpoint Full che al momento richiede un abbonamento per essere utilizzato.