Meta Muse dévoile Wonder et Muse Wonder Full, deux nouveaux modèles d’intelligence artificielle conçus pour les tâches complexes, le développement logiciel et les assistants autonomes. Le groupe affirme dépasser GPT-6 Astra d’OpenAI et plusieurs modèles d’Anthropic sur certains benchmarks, tout en restant derrière Claude Opus 5.5.
Avec cette nouvelle famille, Meta veut revenir dans la course aux modèles d’IA les plus performants. Les deux versions s’appuient sur les travaux engagés après la refonte de ses équipes de recherche et succèdent à Muse Spark. L’entreprise les destine notamment aux agents capables de gérer des tâches professionnelles sur plusieurs étapes, comme analyser des documents juridiques, étudier des données financières ou développer une application.
Des résultats solides, mais pas de victoire sur tous les benchmarks
Dans son tableau comparatif, Meta met en avant les performances de Muse Wonder Full sur plusieurs évaluations spécialisées. Le modèle obtient notamment 13,1 points au benchmark juridique Harvey LAB-AA, contre 8,6 pour GPT-6 Astra, 6,4 pour Claude Fable 5.1 et 4,2 pour Claude Opus 5.5. Il atteint également 45,4 points sur AutomationBench-AA, qui mesure des capacités d’automatisation, contre 41,6 pour GPT-6 Astra et 41,2 pour Claude Opus 5.5.
Le tableau montre toutefois un bilan plus nuancé sur les autres tests. Sur l’Artificial Analysis Index, Muse Wonder Full obtient 56 points, contre 53 pour GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1, mais 58 pour Claude Opus 5.5. Le modèle d’Anthropic conserve également l’avantage sur HealthBench Pro avec 65,6 points contre 62,3 pour celui de Meta. Sur ProgramBench, consacré à la programmation à partir de captures d’écran, Claude Opus 5.5 domine aussi avec 70,5 points, contre 59 pour Muse Wonder Full.
Ces résultats proviennent des évaluations présentées par Meta. Ils permettent de comparer les performances sur des tâches précises, mais ne suffisent pas à établir qu’un modèle IA est systématiquement meilleur dans un usage quotidien. Les méthodes de test, les paramètres de raisonnement et les conditions d’exécution peuvent influer sur les résultats.
En outre, Meta met particulièrement en avant deux fonctions destinées à ses agents. Active Memory doit conserver les informations importantes d’une conversation à l’autre et retrouver les éléments utiles lorsqu’ils deviennent pertinents. Pour sa part, Active Focus permet au modèle de poursuivre une tâche complexe, de tester d’autres approches lorsqu’il rencontre un obstacle et de demander des précisions avant une action importante.
Les résultats sur la mémoire sont particulièrement favorables à Meta : Muse Wonder Full atteint 85,5 points sur MemoryBench, contre 81,5 pour Claude Opus 5.5, 81,4 pour GPT-6 Astra et 79 pour Claude Fable 5.1. Meta précise toutefois que MemoryBench est une évaluation interne, conçue pour mesurer la capacité à retrouver des informations importantes au sein de conversations longues et complexes.
Muse Wonder est disponible pour certains utilisateurs
Les deux modèles IA sont accessibles dès maintenant, mais pas dans les mêmes conditions. Muse Wonder est disponible via la Meta Model API et l’outil de programmation Muse Code. Muse Wonder Full, la version la plus performante sur plusieurs benchmarks, est d’abord disponible pour les abonnés de Muse Code et n’est pas accessible via l’API. Meta prévoit également d’intégrer progressivement Muse Wonder à son assistant Muse, en commençant par les abonnés.
Pour les développeurs utilisant l’API, Meta annonce un tarif de 4 dollars par million de tokens en entrée et de 20 dollars par million de tokens en sortie. L’entreprise reconnaît par ailleurs des limites persistantes, notamment des erreurs possibles dans le raisonnement en plusieurs étapes et des difficultés en compréhension spatiale et en 3D.
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