Muse Wonder vs DeepSeek V4 Pro: $4.52 per uppgift mot $0.67, och 16 indexpoäng mellan dem

Jämförelsen mellan Muse Wonder och DeepSeek V4 Pro är egentligen inte en modelljämförelse. Det är en pris-per-uppgift-jämförelse med ett tillhörande kapacitetsgap. Enligt Artificial Analysis oberoende mätningar hamnar DeepSeek V4 Pro på omkring $0,67 per Intelligence Index-uppgift på DeepSeek V4 Pro API med $1,32 per miljon indatatokens och $3,96 per miljon utdatatokens. Muse Wonder (max) hamnar på omkring $4,52 per indexuppgift vid $4,00 in och $20,00 ut. Det är ungefär 6,7 gånger kostnaden per enhet uppmätt kapacitet, mot en rå indexpoäng på 36 för DeepSeek V4 Pro och 52 för Muse Wonder.

Så frågan är inte vilken modell som är bättre. Det är huruvida sexton indexpoäng och en multimodal inmatningsväg är värda nästan sju gånger körkostnaden — och för de flesta arbetsbelastningar som skickar en massa tokens säger matematiken nej. Här är var den matematiken brister och var den håller.

Aritmetiken som faktiskt avgör detta

Båda siffrorna kommer från Artificial Analysis, mätta på samma index, så de är direkt jämförbara på ett sätt som leverantörers resultattavlor inte är:

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

• Kostnad per indexuppgift — Muse Wonder cirka $4.52; DeepSeek V4 Pro cirka $0.67

• Listpris — Muse Wonder 4,00 USD in / 20,00 USD ut per miljon tokens; DeepSeek V4 Pro 1,32 USD in / 3,96 USD ut på sitt eget API

• Blandat pris vid en mix på 7:2:1 av cacheträffar/indata/utdata — DeepSeek V4 Pro cirka 0,69 USD per miljon tokens; Muse Wonder cirka 2,94 USD

• Cacheringsrabatt — DeepSeek V4 Pro 97 %; Muse Wonder cirka 95 %

• Utdata-tokens som förbrukades i utvärderingen — DeepSeek V4 Pro cirka 160 miljoner; Muse Wonder cirka 130 miljoner

• Utdatningshastighet — DeepSeek V4 Pro cirka 91,7 tokens per sekund; Muse Wonder ännu inte publicerad av samma labb

• Kontextfönster — båda 1 048 576 tokens

• Modala indata — Muse Wonder tar text, bild, tal, video och filer; DeepSeek V4 Pro är endast text

• Vikter — DeepSeek V4 Pro är en modell med öppna vikter av typen mixture-of-experts under MIT, 1,6 biljoner parametrar totalt varav 49 miljarder aktiva; Muse Wonder är proprietär

Indexnumren ser närmare ut än de är i praktiken, eftersom rankningsnämnarna skiljer sig. Muse Wonders niondeplats är av 219 modeller; DeepSeek V4 Pros niondeplats är av 117. Samma rankningsnummer, mycket olika position i fältet.

Vad $0,67 per uppgift ger dig

DeepSeek V4 Pro lanserades den 13 augusti 2026, vilket innebär att den har haft två månaders produktionsanvändning och oberoende mätning. Den mognaden syns i siffrorna som inte är benchmarkpoäng: en cacherabatt på 97 %, ett publicerat blandpris, en uppmätt utdatahastighet och en kostnadsuppskattning per uppgift – de fyra saker du behöver för att bygga en budgetmodell. Muse Wonder har inget av detta utöver siffran per uppgift, eftersom den bara är en dag gammal.

Den är också enbart textbaserad, och det är en verklig begränsning snarare än en fotnot. Om din pipeline tar in ljud eller video slår Muse Wonder ihop ett transkriberingssteg och ett resonemangssteg till ett anrop; DeepSeek V4 Pro kräver att du matar in transkriptionen som text. Huruvida det spelar roll är helt och hållet en funktion av din indatamodalitet — för en kodassistent eller en dokumentpipeline dyker det aldrig upp.

Licensen för öppna vikter är den andra halvan av värdeerbjudandet, och det är det som Muse Wonder inte kan matcha till något pris. MIT-vikter på totalt 1,6 biljoner och 49 miljarder aktiva parametrar innebär att ett team med hårdvaran kan köra den här modellen i sin egen infrastruktur, utan kostnad per token, utan hastighetsbegränsning och utan en leverantör som kan fasa ut checkpointen. För en arbetsbelastning med jämn hög volym och ett regelefterlevnadskrav på att data aldrig lämnar byggnaden är det ofta hela beslutet — och API-priset ovan är då bara det billigaste sättet att prototypa innan du köper GPU:er.

Vad de extra 3,85 $ per uppgift ger dig

Sexton indexpoäng är inte försumbart. Det är skillnaden mellan en modell som placerar sig i mitten av den nuvarande frontlinjen och en som placerar sig bland de tio bästa, och inom agentiskt arbete tenderar gapet att vidgas snarare än att minska, eftersom fel ackumuleras över verktygsanrop.

Metas egen leverantörsrapporterade tabell placerar Muse Wonders styrkor på samma ställe: Terminal-Bench 4.0-AA på 85,6, SWE-Marathon på 78,8, OSWorld V2.1 på 72,6 för datoranvändning och 60,5 på AutomationBench-AA. Det är långkörande agentsviter där en modell måste hålla en plan över många steg, och Meta rapporterar att Muse Wonder är konkurrenskraftig mot Claude Opus 5.5 och GPT-6 Astra på flera av dem. Allt är leverantörsrapporterat och inget har oberoende reproducerats – samma förbehåll som gäller för varje lanseringstabell.

Den förmåga som inte finns med i någon av dessa benchmarks är minnet. Muse Wonder levereras med en funktion som Meta kallar Active Memory, ett beständigt tillstånd över en session, plus Active Focus för uppmärksamhetshantering vid långa uppgifter. DeepSeek V4 Pros 1M-kontext är ett fönster som du hanterar själv; om Metas implementation levererar är det en annan typ av förmåga snarare än en större siffra. Det är också det påstående som minst sannolikt går att verifiera från ett modellkort, och det som bör testas hårdast innan man betalar.

Det finns ett kostnadsargument för Muse Wonder som inte har något med kvalitet att göra: obligatoriskt resonemang på en ansträngningsstege från minimal till max, med medium som standard. Det är ingen rabatt, men det är en ratt. Att köra Muse Wonder på minimal eller låg nivå för klassificerings- och extraktionstrafik hindrar outputpriset på $20 per miljon från att tillämpas på tokens som inte behövde spenderas. Fällan är att lämna allt på standardvärdet för en arbetsbelastning där en billigare modell skulle ha klarat sig.

Där de två modellerna slutar konkurrera

Vid någon punkt slutar jämförelsen att handla om en prisskillnad och blir en fråga om licens och kontroll. DeepSeek V4 Pros vikter kan laddas ner under MIT. Det innebär finjustering, det innebär kvantiserad driftsättning på din egen hårdvara, och det innebär en checkpoint som fortsätter att fungera även om leverantören ändrar sina villkor. Inget som Muse Wonder erbjuder kan ersätta det, och siffran $0.67 per uppgift är egentligen startpunkten för ett beslut om egen hosting snarare än slutet på ett sådant.

Omvänt, om du behöver tal och video som förstklassiga indata, eller beständigt minne mellan sessioner som en hanterad funktion i stället för något du bygger själv, når arkitekturen för DeepSeek V4 Pro inte dit oavsett pris. Det är de två ändarna av spektrat där detta upphör att vara en kostnadsjämförelse.

Båda kan nås från en slutpunkt.

DeepSeek V4 Pro finns på OrcaRouter. Både checkpointen från den 13 augusti som Artificial Analysis utvärderade och den tidigare V4 Pro-versionen anges till $0,66 per miljon indatatoken och $1,98 per miljon utdatatoken, med en cacheläsningsavgift på $0,022. Dessa är företagets egna priser som förs vidare utan påslag, vilket är anledningen till att de ligger under siffran $1,32/$3,96 som Artificial Analysis använde: kostnaden per uppgift ovan beräknas utifrån dess standardprissättning för API:et, och en billigare väg till samma checkpoint förändrar den vänstra sidan av jämförelsen utan att ändra modellen.

Muse Wonder finns inte på OrcaRouter. Det finns ingen meta/muse-wonder-post i vår katalog och den här artikeln kommer inte att antyda att en sådan finns – Metas eget API och Muse Code är där den körs idag. Vad vi däremot har från Meta Superintelligence Labs är Muse Spark 1.2 och Muse Spark 1.1, så familjen har en väg även om den här utgåvan inte har det.

Anledningen som spelar roll för just det här beslutet är att skillnaden mellan $4,52 och $0,67 är tillräckligt stor för att den bör testas på din egen trafik innan man tror på den. OrcaRouter betjänar över 200 modeller på en enda OpenAI-kompatibel endpoint, med leverantörernas listpriser vidarebefordrade oförändrade, så ett benchmark-ramverk byggt mot DeepSeek V4 Pro kan riktas mot en andra modell genom att ändra en sträng, och en leverantörs prissänkning syns samma dag i stället för vid nästa faktureringscykel. För en jämförelse där förhållandet är hela argumentet är det billigaste du kan göra att mäta din egen uppgiftsmix.

Samtalet

• Använd DeepSeek V4 Pro som standard för storskaligt, textbaserat och kostnadskänsligt arbete. Med $0,67 per indextask mot $4,52 måste den förlora stort på din specifika uppgift innan den billigare modellen är fel svar, och den har en licens för öppna vikter som Muse Wonder inte kan erbjuda till något pris.

• Flytta specifika arbetsbelastningar till Muse Wonder när uppgiften är långsiktig och agentisk, när indata innehåller ljud eller video, eller när beständigt minne mellan sessioner är värt att betala ett hanterat pris för.

• Betala inte för Muse Wonder med standardansträngning för trafik som en billigare modell klarar. Ansträngningsstegen är den enda kostnadshävstången modellen ger dig, och den är värd att använda.

• Förvänta dig att gapet på 16 punkter spelar större roll än indexet antyder för agenter med flera steg och mindre roll än det antyder för single-shot-extrahering, -klassificering och -sammanfattning.

Nästan sju gånger kostnaden för sexton indexpunkter är en dålig affär för den genomsnittliga arbetsbelastningen och en bra affär för en specifik sådan. Spridningen är tillräckligt stor för att du ska kunna ta reda på vilken sida du står på för priset av en eftermiddag med A/B-testning.