Muse Wonder
El modelo de frontera más nuevo de Meta para programación, agentes de larga duración y uso de computadora, publicado el 12 de octubre de 2026 a través de la Meta Model API y Muse Code. Empata en el primer puesto de la tabla de texto de LMArena, y una versión más potente, Muse Wonder Full, se ofrece solo a suscriptores de Muse Code.
MetaModelo de lenguajeLanzado en octubre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Chat y preguntas del día a día (empate), 3247 votos
Escritura (empate), 710 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #2, Razonamiento #7, Relación calidad-precio #12.
Puntos fuertes y débiles
- Empatado en el primer puesto de la tabla de texto de LMArena
- Rápido para ser un modelo de frontera (181 tokens por segundo en Artificial Analysis)
- Artificial Analysis Intelligence Index de 52.4 y 63.5 en el Coding Agent Index en Muse Code
- Es muy nuevo, así que sus puntajes en LMArena se basan en pocos votos y tienen intervalos de confianza amplios
- El más potente Muse Wonder Full es solo por suscripción en Muse Code y no se vende por token
Ideal para
- Trabajo de agentes y programación en Muse Code
- Respuestas rápidas de nivel frontera
- Chat general
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1508,9Puntaje Arena 1508.9 (IC 95% 1498.3 a 1519.5); 3,247 votos; entrada "Muse Wonder (Max)"; puesto 2 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1485,1Puntaje Arena 1485.1 (IC 95% 1461.9 a 1508.2); 710 votos; entrada "Muse Wonder (Max)"; puesto 8 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1650,4Puntaje Arena 1650.4 (IC 95% 1635.7 a 1665.1); 1,942 votos; entrada "Muse Wonder (Max)"; puesto 15 de 144 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,049Puntaje IPS 0.0494 (IC 95% 0.0323 a 0.0664); 7,690 sesiones; entrada "Muse Wonder (Max)"; puesto 11 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index52,452.4 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 52), configuración "Muse Wonder (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)50,1%50.1% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Muse Wonder (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)52,0%52.0% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Muse Wonder (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)80,7%80.7% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Muse Wonder (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones25,525.5 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Muse Wonder (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo181 t/s181 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Muse Wonder (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$4.52$4.52 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Muse Wonder (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index63,563.5 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Muse Code - Muse Wonder (max)"
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Muse Spark 1.3El modelo Muse de precio medio de Meta, entrenado para flujos de trabajo con agentes y ajustado para programación competitiva, disponible a través de la Meta Model API.
- Kimi K3El modelo de pesos abiertos de Moonshot AI con 2.8 billones de parámetros, una ventana de contexto de 1M tokens y comprensión nativa de imágenes y video.