Meta lança Muse Wonder e Muse Wonder Full
Novos modelos de IA da Meta focam em agentes pessoais e profissionais com capacidades avançadas.
Imagem: reprodução / MarkTechPost A Meta anunciou o lançamento dos modelos Muse Wonder e Muse Wonder Full, considerados os mais avançados da empresa até o momento. Esses modelos são projetados para agentes de inteligência artificial pessoais e profissionais, com foco em tarefas de longa duração, como programação, questões legais e financeiras. O Muse Wonder já está disponível na API de Modelos da Meta e no Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para planos pagos do Muse Code.
Os modelos Muse Wonder têm capacidade de contexto de 1 milhão de tokens e aceitam entradas de texto, imagem, vídeo e áudio, com saída em texto. Eles operam exclusivamente na nuvem da Meta, acessíveis via API ou pela interface de linha de comando do Muse Code em sistemas macOS, Linux e Windows. Em testes de desempenho, o Muse Wonder Full lidera em 6 de 14 categorias na tabela de benchmarks da Meta, embora fique atrás do Claude Opus 5.5 em algumas áreas.
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Desempenho e características
O Muse Wonder foi treinado no data center Prometheus da Meta, com melhorias significativas no pré-treinamento e aprendizado por reforço. A Meta destaca duas características principais: Memória Ativa, que mantém o contexto do usuário em conversas, e Foco Ativo, que persiste em tarefas difíceis e verifica antes de ações importantes. Para desenvolvedores, o modelo planeja tarefas longas e delega a subagentes, além de operar navegadores e aplicativos de desktop e móveis.
Em benchmarks, o Muse Wonder obteve 85,6 no MemoryBench, o melhor resultado entre os cinco modelos listados. No entanto, no ProgramBench, ele marcou 50,0, comparado a 70,5 do Claude Opus 5.5. O Muse Wonder Full também se destacou em testes como DeepSWE e SWE-Marathon.
O lançamento desses modelos representa um avanço significativo para a Meta na área de inteligência artificial, oferecendo soluções robustas para usuários que necessitam de agentes de IA para tarefas complexas e contínuas.
Com informações de MarkTechPost.
