Muse Wonder

Überblick

Muse Wonder ist das erste Frontier-Modell von Meta Superintelligence Labs, vorgestellt am 12. Oktober 2026. Es baut auf dem Ansatz der Muse-Spark-Reihe auf, wurde im Prometheus-Rechenzentrum von Meta vortrainiert und per Reinforcement Learning auf agentische Arbeit ausgerichtet. Meta positioniert es für mehrstufige Agenten-Aufgaben, Coding sowie Fachdomänen wie Recht, Finanzen und Gesundheit. Gewichte gibt es nicht – das Modell läuft ausschließlich über die Meta Model API (Modell-ID muse-wonder-1.0) und das Coding-Werkzeug Muse Code.

Zum selben Release gehört Muse Wonder Full, die stärkere Variante. Sie ist nur im Abo von Muse Code (Stufen „Power Usage" für 50 $ und „Maximum Usage" für 200 $ im Monat) nutzbar und hat keinen API-Zugang; sie hat deshalb keine eigene Card.

Use Cases

• Agentisches Coding und lang laufende Software-Aufgaben, z. B. über Muse Code oder OpenAI-/Anthropic-kompatible Clients
• Analyse großer Dokumentbestände im 1M-Kontext (Verträge, Berichte, Akten)
• Multimodale Auswertung von Screenshots, Diagrammen, PDFs, Bildern, Video und Audio
• Mehrstufige Werkzeug-Workflows mit parallelen Tool-Aufrufen und strukturierter Ausgabe

Stärken & Grenzen

Stärken

• Unabhängig gemessen auf Spitzenniveau: Artificial Analysis führt Muse Wonder (Max) im Intelligence Index v4.3.2 mit 52 Punkten (Rang 9 von 216); Muse Wonder Full kommt auf 56. Zum Vergleich: der Vorgänger Muse Spark 1.3 (Max) liegt bei 48.
• Langkontext: AA-LCR v1.1 81 % (Artificial Analysis).
• Agentische Arbeit: Bei Artificial Analysis AutomationBench-AA 68 %, Terminal-Bench 4.0 52 %, GDPval-AA v2.1 1770 Elo und AA-Briefcase v1.1 1659 Elo.
• Coding laut Meta: DeepSWE 1.1 78,8 % und SWE-Marathon 53,1 % (Herstellerangaben bei maximalem Reasoning, von BenchLM als „Provider exact" übernommen).
• Fachdomänen laut Meta: JobBench 70,5 %, HealthBench Professional 60,5 %.
• Keine Langkontext-Aufpreise: Der Tokenpreis ist unabhängig von der Kontextauslastung.

Grenzen

• Halluzinationen: Artificial Analysis misst eine Halluzinationsrate von 27 % (AA-Omniscience-Index 25); Muse Wonder Full liegt bei 23 %.
• Kosten pro Aufgabe: Bei maximalem Reasoning kostet ein durchschnittlicher Intelligence-Index-Task laut AA rund 4,52 $ – mehr als GPT-6 Astra (3,26 $), weniger als Claude Opus 5.5 (5,98 $). Der Großteil entfällt auf Input- und Cache-Token (rund 7,7 Mio. Input-Token je Task).
• Reaktionszeit: rund 115 Token/s Ausgabe, aber etwa 20 Sekunden bis zum ersten Token (AA) – für interaktive Anwendungen spürbar.
• Kein Zugang zur stärksten Variante per API: Wer die Werte von Muse Wonder Full braucht, ist an das Muse-Code-Abo gebunden.
• Keine Arena-Bewertung: LMArena führt Muse Wonder am 13.10.2026 noch nicht.

Praxis-Erfahrung

Ein eigener Praxistest steht noch aus. Die Einordnung stützt sich auf Metas Angaben und die unabhängigen Messungen von Artificial Analysis.

Gut zu wissen

• Preise (Meta Model API, je 1 Mio. Token): Input 4,00 $, gecachter Input 0,20 $, Output 20,00 $; Websuche zusätzlich 2,50 $ je 1.000 Anfragen. Rate Limits: 3.000 Anfragen und 4 Mio. Token pro Minute je Team.
• Kontext: 1.048.576 Token laut API-Dokumentation; maximale Ausgabelänge und Wissensstand nennt Meta nicht.
• Reasoning-Stufen: wählbar von „minimal" bis „max"; alle hier genannten Benchmarks beziehen sich auf „max".
• Parameter und Architektur: nicht veröffentlicht.
• Datenschutz: Die Pay-as-you-go-API läuft nur im „Standard mode" – Eingaben werden nicht zum Training verwendet. Zero Data Retention ist für qualifizierte Organisationen auf Antrag möglich (ohne serverseitigen Gesprächszustand, Hintergrundanfragen, Datei-Uploads und Websuche). In Muse-Code-Abos ist dagegen der „Contributor mode" voreingestellt, bei dem Meta Eingaben und Code zur Modellverbesserung nutzen darf; er lässt sich nur für künftige Eingaben abschalten.
• Region: Meta nennt keine EU-Datenresidenz und verweist darauf, dass die Verfügbarkeit je Land variieren kann. Vor einem Einsatz mit personenbezogenen Daten Verfügbarkeit und Vertragsgrundlage (AVV) prüfen.
• Kompatibilität: Die API akzeptiert OpenAI- und Anthropic-kompatible Clients über eine geänderte base_url.
• Alternativen: Claude Opus 5.5 zum selben Listenpreis (AA 58), GPT-6.1 Sol deutlich günstiger bei ähnlichem Index (52), Muse Glimmer als offenes, lokal betreibbares Modell aus demselben Haus.