आखिरकार फ्रंटियर स्तर की एक रिलीज़
मेटा ने सोमवार को Muse Wonder और Muse Wonder Full जारी किए — कंपनी के पहले ऐसे मॉडल जिनका निशाना कम लागत और कम विलंब नहीं, बल्कि फ्रंटियर है। मेटा के सुपरइंटेलिजेंस लैब की लॉन्च पोस्ट इस जोड़ी को “हमारी स्केलिंग सीढ़ी का अगला पायदान और व्यक्तिगत सुपरइंटेलिजेंस की दिशा में एक बड़ी छलांग” कहती है, और बताती है कि दोनों को प्रोमेथियस में प्रशिक्षित किया गया — वह गीगावाट-स्तरीय डेटा सेंटर जिसे मेटा ने इस साल मध्य ओहायो में चालू किया।
मेटा के मॉडल कार्ड के अनुसार दोनों मॉडल टेक्स्ट, छवि, वीडियो और ऑडियो लेते हैं, जवाब टेक्स्ट में देते हैं, और इनफ़रेंस पर दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो रखते हैं। मेटा ने इन्हें दो नामित व्यवहार दिए हैं। Active Memory उपयोगकर्ता के बारे में जो बात मॉडल ज़रूरी समझता है, उसे एक बातचीत से अगली बातचीत तक साथ ले जाता है। Active Focus अटकी हुई किसी काम पर दूसरे रास्ते आज़माते हुए लगा रहता है, और कोई अहम कार्रवाई करने से पहले उपयोगकर्ता से पुष्टि लेता है।
एक स्वतंत्र सूचकांक पर चौथा स्थान, जिसे मेटा खुद उद्धृत करता है
Artificial Analysis अपने Intelligence Index के संस्करण 4.3 पर Muse Wonder Full को 56 अंक देता है — मापे गए 689 मॉडलों में चौथा स्थान। छोटा Muse Wonder 52 पाता है, और जिसकी जगह यह लेता है, वह Muse Spark 1.3 48 पर था। मेटा का अपना स्कोरकार्ड भी यही सूचकांक इस्तेमाल करता है, इसलिए इस बार विक्रेता का चुना हुआ आंकड़ा और स्वतंत्र माप एक ही संख्या हैं।
Vals AI, जो एक निजी टेस्ट सेट पर आँकता है, Muse Wonder Full को अपने सूचकांक में पाँचवें स्थान पर और OpenAI के हर मॉडल से आगे रखता है; ऊपर केवल एंथ्रोपिक के मौजूदा मॉडल हैं। Muse Wonder दसवें स्थान पर आता है।
जहाँ मेटा अपनी तुलनाएँ खुद पेश करता है, वहाँ पढ़ना कठिन है। मॉडल कार्ड हार्वी के LAB-AA विधिक एजेंट बेंचमार्क पर Muse Wonder Full को 13.1% देता है — यह आंकड़ा वह Artificial Analysis का बताता है — जबकि Claude Opus 5.5 को 4.2% और GPT-6 Astra को 8.6%; यह माप केवल उन परिणामों को गिनता है जो हर मानदंड पूरा करें और भ्रमजनित त्रुटि की जाँच पास करें। SWE-Marathon पर, जहाँ कार्ड सभी मॉडलों के परिणामों का स्रोत Abundant AI बताता है, मेटा 57.5% बताता है, 46.3% और 42.5% के मुकाबले — पर जोड़ता है कि यह पंक्ति “एक समान हार्नेस वाली नियंत्रित तुलना नहीं है” और Muse Wonder Full अपनी सबसे ऊँची रीज़निंग सेटिंग पर चला। MemoryBench, जहाँ मेटा 85.5% बताता है और Opus 5.5 को 81.5%, मेटा का अपना बेंचमार्क है और उसे एक भाषा मॉडल जाँचता है।
ज़्यादा मज़बूत मॉडल बिकाऊ नहीं है
Muse Wonder अब Meta Model API और Muse Code पर उपलब्ध है — प्रति दस लाख इनपुट टोकन 4 डॉलर और प्रति दस लाख आउटपुट टोकन 20 डॉलर, जबकि Muse Spark 1.3 के लिए यह 1.25 और 4.25 था। The Decoder, Artificial Analysis के हवाले से, Intelligence Index के एक कार्य की लागत Muse Wonder के लिए 4.52 डॉलर और पुराने मॉडल के लिए 1.60 डॉलर बताता है।
Muse Wonder Full केवल Muse Code के ग्राहकों तक सीमित है और API से बिल्कुल नहीं मिलता। Artificial Analysis उसके लिए “सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कोई API नहीं” दर्ज करता है, और इसीलिए मेटा जिस मॉडल को चौथे स्थान पर रखता है, उसका न कोई दाम दर्ज है न गति का आंकड़ा। मेटा कहता है कि Muse Wonder जल्द Muse ऐप को चलाएगा, पहले भुगतान करने वाले ग्राहकों के लिए, और समय के साथ कंपनी उसी से सबके लिए विशेषीकृत मॉडल बनाएगी।
कार्ड क्या स्वीकार करता है
मेटा गिनाता है कि मॉडल क्या ठीक से नहीं करते। दृश्य और स्थानिक तर्क, “विशेष रूप से 3D कार्य, एक ज्ञात सीमा बनी हुई है”, और मेटा डेवलपर्स से कहता है कि जहाँ सटीक स्थानिक समझ मायने रखती है वहाँ वे प्रदर्शन खुद जाँचें। कार्ड यह भी कहता है कि ये मॉडल 18 वर्ष से कम आयु के किसी के लिए नहीं हैं, और ऐसे उपयोग का मूल्यांकन उसी पर छोड़ता है जो इन्हें तैनात करे।
मेटा की शोध वैज्ञानिक काव्या कोप्पारापू ने लॉन्च वीडियो में कहा कि टीम ने “यह सुनिश्चित करने में बहुत मेहनत लगाई कि आपका मॉडल याद रखे कि आपके लिए क्या ज़रूरी है”, TechCrunch के अनुसार।
अगस्त 2025 में एलेक्ज़ांडर वांग द्वारा कंपनी के एआई काम को फिर से गठित करने के बाद यह मेटा की पहली फ्रंटियर-स्तरीय रिलीज़ है; इस बीच कंपनी ने हल्का Muse Spark और Muse एजेंट भेजा, पर शीर्ष की दौड़ से बाहर रही। अब सवाल यह है कि Muse Wonder Full API तक पहुँचेगा या नहीं, और किस दाम पर। फ़िलहाल मेटा जो मॉडल बेच रहा है, वह दोनों में कमज़ोर है।
