Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ của Meta đã ra mắt Muse Wonder và Muse Wonder Full vào ngày 12/10/2026. Đây là những mô hình tuyến đầu đầu tiên của công ty. Theo TechCrunch, hai mô hình lớn hơn Muse Spark và đạt điểm chuẩn cao hơn. Chúng cũng xử lý tốt hơn các nhiệm vụ phức tạp như lập trình.
Muse Spark là mô hình gọn nhẹ, ưu tiên độ trễ thấp. Wonder và Wonder Full tập trung vào năng lực xử lý và khả năng duy trì thông tin trong thời gian dài. Khả năng này phù hợp với các hệ thống tác tử AI hỗ trợ lập trình. Những hệ thống này phải theo dõi yêu cầu, mã nguồn và các thay đổi qua nhiều bước.
Nội dung và điểm chuẩn ngang Fable 5.1, GPT-6 Astra
Theo kết quả Meta công bố, Muse Wonder và Wonder Full đạt điểm chuẩn tương đương Fable 5.1 và GPT-6 Astra. Công ty xem hai mô hình là nấc mở rộng tiếp theo sau Muse Spark, dành cho các tác vụ cần năng lực xử lý cao hơn thay vì phản hồi nhanh với độ trễ thấp.
Theo thẻ mô hình Muse Wonder, Wonder và Wonder Full đạt điểm chuẩn tương đương Fable 5.1 và GPT-6 Astra. Meta gọi bộ đôi này là nấc tiếp theo trong quá trình mở rộng quy mô và là một bước tiến lớn hướng tới siêu trí tuệ cá nhân.
Meta không giới thiệu hai mô hình như bản thay thế trực tiếp cho Muse Spark. Spark vẫn phục vụ các tình huống cần phản hồi nhanh bằng mô hình nhẹ, còn dòng Wonder được định vị cho tác vụ đòi hỏi năng lực cao hơn. Cách phân tầng này phản ánh vai trò của hạ tầng AI, nơi quy mô mô hình, độ trễ và chi phí phục vụ phải được cân đối theo nhu cầu sử dụng.
Muse Wonder có giá 4 USD cho một triệu token đầu vào
Theo thông tin Meta cung cấp, Muse Wonder có giá 4 USD cho mỗi một triệu token đầu vào. Giá cho mỗi một triệu token đầu ra là 20 USD qua Giao diện lập trình mô hình Meta. Wonder Full không được cung cấp qua giao diện này mà chỉ dành cho người đăng ký Muse Code.
Theo TechCrunch dẫn thông tin từ Meta, mức giá của Muse Wonder gần tương đương GPT-6 Sol hoặc Opus 5.5. Cả Wonder và Wonder Full cũng sẽ được dùng để vận hành tác tử Muse.
Chi phí theo token ảnh hưởng trực tiếp đến việc đưa mô hình vào quy trình lập trình. Một phân tích khác về công cụ viết mã bằng AI cũng xem xét cách kỹ sư sử dụng token.
Bộ nhớ chủ động là trọng tâm của dòng Wonder
Meta dùng cụm từ “bộ nhớ chủ động” để mô tả khả năng lưu giữ và tổng hợp thông tin do người dùng cung cấp. Tính năng này nhằm giúp trợ lý cá nhân duy trì bối cảnh và tiếp tục những nhiệm vụ kéo dài qua nhiều phiên làm việc.
Meta đánh giá khả năng ghi nhớ bằng bộ điểm chuẩn MemoryBench. Bộ điểm chuẩn này thử thách các khuôn khổ học liên tục và xây dựng bộ nhớ. Theo thử nghiệm của Meta, Muse Wonder đạt điểm MemoryBench cao hơn Fable, Opus và Astra.
Trong video đi kèm buổi ra mắt, nhà khoa học nghiên cứu Kavya Kopparapu cho biết nhóm đã dành nhiều công sức để mô hình ghi nhớ những điều quan trọng với người dùng qua nhiều ngày, nhiều tuần, nhiều tháng và lâu hơn.
Sản phẩm tuyến đầu đầu tiên sau khi Meta tái cấu trúc AI
Theo TechCrunch, Wonder và Wonder Full là các mô hình tuyến đầu đầu tiên Meta công bố kể từ đợt tái cấu trúc hoạt động AI vào tháng 8/2025. Việc phát hành đánh dấu bước chuyển từ Muse Spark, một mô hình nhẹ và có độ trễ thấp, sang các hệ thống lớn hơn với bộ nhớ dài hạn.
Đợt tái cấu trúc do Alexandr Wang, nhà sáng lập Scale AI, dẫn dắt. Sau thay đổi này, Meta đã phát hành Muse Spark và tác tử Muse nhưng chưa công bố một mô hình tối tân cùng nhóm với những sản phẩm mà OpenAI và Anthropic thường giới thiệu.
Theo bài đăng của Meta được TechCrunch dẫn lại, hai mô hình Wonder được huấn luyện tại trung tâm dữ liệu Prometheus. Trung tâm này nằm ở miền trung bang Ohio. Theo TechCrunch, cơ sở bắt đầu hoạt động vào đầu năm 2026.
Muse Wonder mở rộng hướng phát triển của Meta từ mô hình nhẹ sang hệ thống lớn hơn. Dòng mới chú trọng khả năng ghi nhớ dài hạn. Hiệu quả thực tế sẽ phụ thuộc vào cách bộ nhớ chủ động hoạt động khi người dùng giao cho tác tử các nhiệm vụ kéo dài qua nhiều phiên.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật cách Muse Wonder được triển khai trong các sản phẩm và quy trình AI thực tế.
