Muse Wonder vs DeepSeek V4 Pro: $4,52 per taak tegenover $0,67, en 16 indexpunten tussen beide

De vergelijking tussen Muse Wonder en DeepSeek V4 Pro is niet echt een modelvergelijking. Het is een prijs-per-taakvergelijking met een capaciteitskloof eraan vast. Volgens de onafhankelijke metingen van Artificial Analysis komt DeepSeek V4 Pro uit op ongeveer $0,67 per Intelligence Index-taak op de DeepSeek V4 Pro API bij $1,32 per miljoen input- en $3,96 per miljoen outputtokens. Muse Wonder (max) komt uit op ongeveer $4,52 per indextaak bij $4,00 in en $20,00 uit. Dat is ruwweg 6,7 keer de kosten per eenheid gemeten capaciteit, tegenover een ruwe indexscore van 36 voor DeepSeek V4 Pro en 52 voor Muse Wonder.

Dus de vraag is niet welk model beter is. De vraag is of zestien indexpunten en een multimodaal invoerpad bijna zeven keer de run rate waard zijn — en voor de meeste workloads die veel tokens uitsturen, zegt de rekensom nee. Dit is waar die rekensom spaak loopt en waar ze standhoudt.

De rekenkunde die dit daadwerkelijk bepaalt

Beide cijfers zijn afkomstig van Artificial Analysis, gemeten op dezelfde index, waardoor ze direct vergelijkbaar zijn op een manier waarop leveranciersscoreborden dat niet zijn:

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

• Kosten per indextaak — Muse Wonder ongeveer $4,52; DeepSeek V4 Pro ongeveer $0,67

• Lijstprijs — Muse Wonder $4.00 in / $20.00 uit per miljoen tokens; DeepSeek V4 Pro $1.32 in / $3.96 uit op zijn eigen API

• Gemengde prijs bij een 7:2:1-mix van cachehits/invoer/uitvoer — DeepSeek V4 Pro ongeveer $0,69 per miljoen tokens; Muse Wonder ongeveer $2,94

• Cachekorting — DeepSeek V4 Pro 97%; Muse Wonder ongeveer 95%

• Verbruikte outputtokens tijdens de evaluatie — DeepSeek V4 Pro ongeveer 160 miljoen; Muse Wonder ongeveer 130 miljoen

• Uitvoersnelheid — DeepSeek V4 Pro ongeveer 91,7 tokens per seconde; Muse Wonder nog niet gepubliceerd door hetzelfde lab

• Contextvenster — beide 1.048.576 tokens

• Invoermodaliteiten — Muse Wonder accepteert tekst, afbeelding, spraak, video en bestanden; DeepSeek V4 Pro is alleen tekst

• Gewichten — DeepSeek V4 Pro is een open-weights mixture-of-experts-model onder MIT, met in totaal 1,6 biljoen parameters en 49 miljard actieve; Muse Wonder is propriëtair

De indexcijfers lijken dichter bij elkaar te liggen dan ze in de praktijk zijn, omdat de noemers van de ranglijst verschillen. Muse Wonder staat negende van de 219 modellen; DeepSeek V4 Pro staat negende van de 117. Hetzelfde rangnummer, heel andere positie in het deelnemersveld.

Wat je voor $0,67 per taak krijgt

DeepSeek V4 Pro is op 13 augustus 2026 uitgekomen, wat betekent dat het twee maanden in productie is gebruikt en onafhankelijk is gemeten. Die rijpheid blijkt uit de cijfers die geen benchmarkscores zijn: een cachekorting van 97%, een gepubliceerde gecombineerde prijs, een gemeten outputsnelheid en een kostenraming per taak — de vier dingen die je nodig hebt om een budgetmodel te bouwen. Muse Wonder heeft niets daarvan, afgezien van het bedrag per taak, omdat het een dag oud is.

Het is ook alleen tekst, en dat is een echte beperking en niet slechts een voetnoot. Als je pipeline audio of video inneemt, voegt Muse Wonder een transcriptiestap en een redeneerstap samen in één aanroep; DeepSeek V4 Pro vereist dat je het transcript als tekst aanlevert. Of dat ertoe doet, hangt volledig af van je inputmodaliteit — bij een code-assistent of een documentpipeline komt het nooit ter sprake.

De open-weightslicentie is de andere helft van de waardepropositie, en het is precies datgene wat Muse Wonder tegen geen enkele prijs kan evenaren. MIT-gewichten met 1,6 biljoen totale en 49 miljard actieve parameters betekenen dat een team met de hardware dit model op zijn eigen infrastructuur kan draaien, zonder factuur per token, zonder rate limit en zonder leverancier die het checkpoint kan uitfaseren. Voor een werklast met een constant hoog volume en een compliance-eis dat data het gebouw nooit verlaat, is dat vaak de hele beslissing — en de API-prijs hierboven is dan slechts de goedkoopste manier om te prototypen voordat je GPU's koopt.

Wat je krijgt voor de extra $3,85 per taak

Zestien indexpunten is niet niets. Het is het verschil tussen een model dat midden in de huidige frontier staat en een dat in de top tien staat, en bij agentisch werk wordt de kloof doorgaans groter in plaats van kleiner, omdat fouten zich opstapelen bij toolaanroepen.

De eigen, door de leverancier gerapporteerde tabel van Meta plaatst de sterke punten van Muse Wonder op dezelfde plek: Terminal-Bench 4.0-AA op 85,6, SWE-Marathon op 78,8, OSWorld V2.1 op 72,6 voor computerg ebruik, en 60,5 op AutomationBench-AA. Dat zijn agent-suites voor langdurige taken, waarbij een model een plan over vele stappen moet vasthouden, en Meta meldt dat Muse Wonder op verschillende daarvan concurrerend is met Claude Opus 5.5 en GPT-6 Astra. Het is allemaal door de leverancier gerapporteerd en niets is onafhankelijk gereproduceerd — dezelfde kanttekening die voor elke lancerings tabel geldt.

De capaciteit die op geen van die benchmarks staat, is geheugen. Muse Wonder wordt geleverd met een functie die Meta Active Memory noemt: een persistente toestand gedurende een sessie, plus Active Focus voor aandachtbeheer bij lange taken. De 1M-context van DeepSeek V4 Pro is een venster dat je zelf beheert; als de implementatie van Meta levert wat het belooft, is het een ander soort capaciteit in plaats van een groter getal. Het is ook de bewering die het minst waarschijnlijk uit een modelkaart te verifiëren is, en degene die je het hardst moet testen voordat je ervoor betaalt.

Er is een kostenargument voor Muse Wonder dat niets met kwaliteit te maken heeft: verplicht redeneren volgens een inspanningsladder van minimaal tot maximaal, met medium als standaard. Dat is geen korting, maar het is wel een knop. Muse Wonder op minimaal of laag draaien bij classificatie- en extractieverkeer voorkomt dat het outputtarief van $20 per miljoen geldt voor tokens die niet besteed hoefden te worden. De valkuil is om alles op de standaardinstelling te laten staan bij een workload waarop een goedkoper model ook had volstaan.

Waar de twee modellen stoppen met concurreren

Op een gegeven moment gaat de vergelijking niet meer over een prijsverschil, maar over licentie en controle. De gewichten van DeepSeek V4 Pro zijn downloadbaar onder MIT. Dat betekent fine-tuning, dat betekent gekwantiseerde implementatie op je eigen hardware, en dat betekent een checkpoint dat blijft werken als de leverancier zijn voorwaarden wijzigt. Niets van wat Muse Wonder biedt, komt daarvoor in de plaats, en het bedrag van $0,67 per taak is eigenlijk het beginpunt van een selfhostingbeslissing, niet het einde ervan.

Omgekeerd: als je spraak en video als eersteklas invoer nodig hebt, of blijvend geheugen over sessies heen als een beheerde functie in plaats van iets dat je zelf bouwt, dan bereikt de architectuur van DeepSeek V4 Pro die niet, tegen welke prijs dan ook. Dat zijn de twee uitersten van het spectrum waarop dit ophoudt een kostenvergelijking te zijn.

Beide zijn bereikbaar vanaf één eindpunt.

DeepSeek V4 Pro staat op OrcaRouter. Zowel het checkpoint van 13 augustus dat Artificial Analysis heeft geëvalueerd als de eerdere V4 Pro-build staat vermeld voor $0,66 per miljoen inputtokens en $1,98 per miljoen outputtokens, met een cache-leestarief van $0,022. Dat zijn de eigen tarieven van het bedrijf die zonder opslag worden doorgegeven, en daarom liggen ze onder het bedrag van $1,32/$3,96 dat Artificial Analysis gebruikte: de kosten per taak hierboven zijn berekend op basis van de standaard API-prijzen daarvan, en een goedkopere route naar hetzelfde checkpoint verandert de linkerkant van de vergelijking zonder het model te veranderen.

Muse Wonder staat niet op OrcaRouter. Er is geen meta/muse-wonder-vermelding in onze catalogus en dit artikel zal niet suggereren dat die bestaat — Meta's eigen API en Muse Code zijn waar het vandaag draait. Wat we wel van Meta Superintelligence Labs aanbieden is Muse Spark 1.2 en Muse Spark 1.1, dus de familie heeft een route, ook al heeft deze release die niet.

De reden die voor deze specifieke beslissing relevant is, is dat het verschil van $4,52 tegenover $0,67 groot genoeg is dat het op je eigen verkeer moet worden getest voordat je het gelooft. OrcaRouter bedient meer dan 200 modellen op één OpenAI-compatibel endpoint, waarbij de lijstprijzen van providers ongewijzigd worden doorgegeven, dus een benchmarkharnas dat voor DeepSeek V4 Pro is gebouwd, kan door één string te wijzigen op een tweede model worden gericht, en een prijsverlaging van een leverancier is dezelfde dag zichtbaar in plaats van pas bij de volgende factureringscyclus. Voor een vergelijking waarin de ratio het hele argument is, is het goedkoopste wat je kunt doen je eigen takenmix meten.

De oproep

• Gebruik standaard DeepSeek V4 Pro voor grootschalig, uitsluitend tekstueel en kostengevoelig werk. Bij $0,67 per indextaak tegenover $4,52 moet het op jouw specifieke taak ernstig afleggen voordat het goedkopere model het verkeerde antwoord is, en het heeft een open-weights-licentie die Muse Wonder tegen geen enkele prijs kan bieden.

• Verplaats specifieke workloads naar Muse Wonder wanneer de taak langdurig en agentisch is, wanneer de input audio of video bevat, of wanneer het de moeite loont een beheerde prijs te betalen voor persistent geheugen dat sessies overstijgt.

• Betaal niet voor Muse Wonder op standaardinspanning voor verkeer waarvoor een goedkoper model volstaat. De inspanningsladder is de enige kostenhefboom die het model je biedt, en het is de moeite waard om die te gebruiken.

• Verwacht dat het gat van 16 punten meer uitmaakt dan de index suggereert bij agents met meerdere stappen, en minder dan de index suggereert bij eenmalige extractie, classificatie en samenvatting.

Bijna zeven keer de kosten voor zestien indexpunten is een slechte ruil voor de gemiddelde werklast en een goede ruil voor een specifieke. Het verschil is groot genoeg om voor de prijs van een middag A/B-testen uit te zoeken aan welke kant je staat.