Muse Wonder vs Muse Glimmer: один — это тарифная карта, а другой — файл.

Meta Superintelligence Labs теперь продаёт две модели, у которых общая фамилия и почти ничего больше. Muse Wonder, выпущенная 12 октября 2026 года, — проприетарная фронтирная модель по цене $4,00 за миллион входных токенов и $20,00 за миллион выходных, с окном в 1 048 576 токенов и индексом интеллекта Artificial Analysis, равным 52. Muse Glimmer, выпущенная 10 августа 2026 года, — это модель Apache 2.0 с 30 миллиардами параметров, которую Meta поставляет уже квантованной до 4 бит, так что она помещается в менее чем 20 ГБ видеопамяти, работает без подключения к сети и набирает 17 баллов по тому же индексу. Это разрыв в 35 пунктов, и это не самое интересное число. Самое интересное число — 20 ГБ: одну из этих двух можно подержать в руках, а другую можно только арендовать.

Два продукта, а не два уровня

Так и тянет воспринять Muse Glimmer как урезанную версию Muse Wonder. Но происхождение говорит об обратном. Glimmer был обучен с помощью дистилляции логитов от более крупного учителя Meta — Muse Spark, затем дообучен на агентных данных с длинным контекстом и усилен с подкреплением для использования инструментов — это маленькая модель, построенная для имитации большой, а не большая с удалёнными функциями. Muse Wonder вышла из той же лаборатории восемь недель спустя, но по совершенно иному пути: контекст 1M, речь и видео как полноценные входные данные, обязательное рассуждение по шкале усилий от минимального до максимального, а за ней — парный чекпоинт, доступный только по подписке.

• Веса — Muse Glimmer Apache 2.0, доступны для скачивания, поставляются в 4-битном формате; Muse Wonder — проприетарная, чекпоинт не опубликован

• Параметры — Muse Glimmer 30 миллиардов, в квантованном виде менее 20 ГБ; Muse Wonder — не раскрыты

• Где это работает — Muse Glimmer на вашем собственном GPU, офлайн; Muse Wonder на инфраструктуре Meta по сети

• Контекстное окно — Muse Glimmer: 131 072 токена с возможностью расширения до 262 144; Muse Wonder: 1 048 576 токенов

• Модальный ввод — Muse Glimmer: текст и изображение; Muse Wonder: текст, изображение, речь и видео

• Цена — Muse Glimmer: нет платы за токены при самостоятельном хостинге; $0.325 за входящие и $1.35 за исходящие за миллион, если арендовать; Muse Wonder: $4.00 за входящие и $20.00 за исходящие.

• Потолок вывода — Muse Wonder: 943 718 токенов в одном ответе; Muse Glimmer не документирован в таком масштабе

• Дата отсечения знаний — Muse Glimmer, январь 2026 г.; Muse Wonder не опубликован

• Поглощаемое изменение, которое один из них не может поглотить, — Muse Glimmer можно закрепить, форкнуть и тонко настроить; Muse Wonder можно объявить устаревшим.

Meta протестировала Glimmer на RTX 5090, а также на чипах Apple M4 Max и M5 Max — это и есть практическое определение того, что здесь означает «работает локально»: объём в полной точности превышает 55 ГБ, поэтому 4-битная версия — единственная причина, по которой модель вообще можно развернуть. В Muse Wonder ничего так не работает. Вы получаете к нему доступ через API, по тарифу, и только пока Meta сама решает его обслуживать.

Из чего складывается разрыв в 35 пунктов

Разрыв такого размера обычно означает, что одна модель просто хуже. Здесь же он в основном означает, что две модели создавались для разных задач, и субпоказатели показывают это, а не скрывают. Все приведённые ниже цифры — это измерения Artificial Analysis на ревизии v4.3.2, если не указано иное.

• Индекс интеллекта — Muse Wonder (max) 52, девятое место из 219 моделей; Muse Glimmer (high) 17, пятнадцатое из 142

• Воспроизведение в длинном контексте — Muse Glimmer 83,3%, опережая Claude Sonnet 5.5 с его 82,7% в том же прогоне

• Terminal-Bench 4.0 — Muse Glimmer 0.5%

• Бенчмарк автоматизации — Muse Glimmer 0.068

• Последний экзамен человечества — Muse Glimmer 22,0%

• Скорость вывода — Muse Glimmer 143,8 токена в секунду; Muse Wonder не опубликован на том же тестовом стенде

• Стоимость одной задачи индексации — Muse Glimmer: около $0,06 при хостинге; Muse Wonder: около $4,52

Строка recall на длинном контексте — это то, на чём стоит остановиться. Модель с 30 миллиардами параметров, квантованная до 20 ГБ, не уступающая новейшей фронтирной модели в поиске факта в очень длинном входе, — это не артефакт округления. Именно на это был нацелен рецепт обучения, и это самое сильное утверждение, которое можно сделать в пользу Glimmer. Строка Terminal-Bench — это другая крайность: полпроцента означает, что модель не завершает агентные программные задачи, и никакая экономия на аппаратном обеспечении не делает задачу, которая никогда не завершается, дешевле. Рецензируемое исследование по мультиагентной оркестрации, включавшее Muse-Glimmer-30B, показало, что он не восстановил ни одного из своих кандидатов, что является тем же выводом с другой стороны.

Итак, картина ясна. Glimmer хорошо читает, быстро отвечает, работает где угодно и не может исполнять. Wonder читает более крупный вход, исполняет и обходится примерно в семьдесят пять раз дороже на каждую задачу индексирования, когда вы арендуете маленькую, а не владеете ею.

Число $0.06 — это ловушка.

Эту семидесятипятикратную цифру следует немедленно исключить. $0.06 за задачу индекса — это то, что Artificial Analysis потратила, вызывая Muse Glimmer через хостируемый эндпоинт по цене $0.325 и $1.35 за миллион, — это оценивает экономику аренды модели, а не её эксплуатации. При самостоятельном хостинге плата за токены исчезает, и вместо неё появляется GPU, который у вас уже есть или который приходится покупать, плюс инженерное время на обслуживание модели. Сравнивать $0.06 с $4.52 так, будто это сопоставление равных условий, — самая лёгкая ошибка, которую можно совершить на этой странице.

Честная версия такова: эти две модели вообще находятся не на одной оси. Muse Wonder тарифицируется по токенам, и его стоимость масштабируется с объёмом. Muse Glimmer тарифицируется по ускорителю, и его стоимость не масштабируется с объёмом — из-за чего он дорог при десяти запросах в день и удивительно дёшев при десяти миллионах.

Офлайн — это требование, а не скидка.

Для одного класса развертываний это сравнение не является сравнением. Запрос, который не может покинуть устройство, заводской цех или полевой объект без подключения, изолированная среда, где сам вызов API является нарушением требований, бюджет задержки, где круговой обмен уже слишком велик — ничего из этого не решается лучшей моделью за сетью. Веса Apache 2.0, которые умещаются в 20 ГБ и работают без подключения, — это весь ответ, и Muse Wonder не участвует в этом вопросе ни за какую цену.

Это также единственное место, где лицензия перестаёт быть сноской. В собственных материалах Meta к запуску Muse Wonder о весах не говорится ничего, и их не будет; Full-чекпоинт, стоящий за подпиской Muse Code, также закрыт. Glimmer — это файл. Вы можете форкнуть его, дообучить, зафиксировать ревизию и продолжать обслуживать его после того, как вендор потеряет интерес, — а для модели, выпущенной два месяца назад лабораторией, которая уже выпустила ещё два поколения, это отнюдь не гипотетическая проблема.

Учитывая все три, какой из них настоящий ответ?

Большинство команд, которые дочитали до этого места, не выбирают что-то одно. Они хотят небольшую модель на собственном оборудовании для дешёвой, приватной и массовой половины рабочей нагрузки и фронтирную модель через API для сложной половины, а неудобство в том, что эти две половины обычно означают два совершенно отдельных стека.

Одна из трёх моделей Meta в этом семействе — это маршрут, который мы обслуживаем. meta/muse-spark-1.2 — более крупный учитель, из которого была дистиллирована Glimmer, — находится в каталоге OrcaRouter по цене $1,25 за входные и $4,25 за выходные данные за миллион токенов при окне в 1 048 576 токенов и $0,15 за чтение из кэша, что делает его средней ступенью: он заметно способнее 30B-студента, стоит лишь малую долю тарифа Muse Wonder и доступен по тому же ключу, что и всё остальное. Кроме того, через этот каталог за неделю проходит 42,8 миллиона токенов трафика — полезный сигнал для всех, кто задаётся вопросом, выполняет ли линейка Spark реальную работу.

Две заметки ради честности. Сам Muse Glimmer не входит в число наших маршрутов — в каталоге нет записи muse-glimmer, и приведённый ниже снимок — это страница Muse Spark 1.2, а не Glimmer, потому что весь смысл Glimmer в том, что вы запускаете его сами и никуда его не маршрутизируете. Muse Wonder тоже не наш; он работает в Meta's Model API и Muse Code.

Что даёт схема с единой точкой входа — это размещённая на стороне провайдера половина этого разделения. Закупочные цены поставщиков проходят без 0% наценки, так что пересмотр цен вендором отражается в тот же день; автоматическое переключение при сбое покрывает деградацию вышестоящего провайдера прямо во время выполнения; а DSL маршрутизации позволяет объединить дешёвую и дорогую модель в один вызов, так что фронтирная модель задействуется только там, где уверенность дешёвой падает. Для семейства, где на одном конце модель на 30B, а на другом — модель за $20 за миллион выходных токенов, эта композиция и есть весь смысл — большинству трафика дорогой конец не нужен.

Выбор

• Muse Glimmer — когда токены не могут покинуть машину, когда нет сети, когда нужно что-то, что можно закрепить и сохранить, или когда объём достаточно велик, что плата за токены становится доминирующей статьёй расходов. В этих рамках он быстр, лаконичен и силён в чтении длинного контекста, а составная оценка недооценивает его именно для таких задач.

• Muse Glimmer — для извлечения и поиска в больших объёмах по длинным документам, где важна цифра 83,3% полноты на длинном контексте, а 0,5% на Terminal-Bench вообще не всплывает.

• Muse Wonder, когда задачу необходимо выполнить — агенты, использование компьютера, работа в терминале — или когда входные данные — речь или видео, или когда один ответ должен превышать 128 000 токенов. Показатель выполнения 0,5% — это не бюджетный вариант; это не участник.

• Ни то, ни другое, если вы выбираете что-то среднее. Muse Spark 1.2 — это ступень между ними, это модель, из которой был дистиллирован Glimmer, и он стоит пятую часть того, что Muse Wonder берёт за возможности где-то в этом промежутке.

Разрыв в 35 пунктов по индексу реален — и при этом он самое бесполезное, что есть на этой странице. Эти две модели — не соседние продукты с ценовым шагом между ними; это два ответа на вопросы, которые совпадают только в те дни, когда вам случается понадобиться и то и другое. Решение в том, где именно расходуются токены, а второе решение — то, которое люди забывают, — состоит в том, что лаборатория, выпускающая модели, настолько разнесённые по обоим концам диапазона, будет продолжать двигаться, поэтому модель, которую вы не можете зафиксировать, — это та модель, на которой вам следует строиться медленнее всего.