Meta ha anunciado la serie de modelos de IA Muse Wonder. La compañía los describe como soluciones versátiles, válidas para cualquier tipo de trabajo.
La familia la forman dos redes neuronales: la más ligera Muse Wonder y la más potente Muse Wonder Full. Ambos modelos comparten una estructura y un conjunto de características similares.
Una de las principales bazas de Wonder es Active Memory. La función consiste en una caché de la información importante que el modelo de IA debe conservar al pasar de un proyecto a otro. Según la compañía, esto hace que las respuestas de Wonder sean más relevantes y personalizadas. Meta demostró la eficacia de esta memoria con el benchmark MemoryBench, donde ambas versiones de Wonder obtuvieron un resultado mejor que Claude Opus 5.5.
Otra baza de las nuevas redes neuronales es Active Focus. Meta la describe como la capacidad de los modelos de dedicar mucho tiempo a resolver tareas especialmente complejas y de probar distintos enfoques cuando uno falla.
Como confirmación, la compañía mostró los resultados de los modelos de IA en las pruebas SWE-Marathon y FocusBench, que evalúan la capacidad de las redes neuronales para afrontar tareas complejas de varias horas.
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La compañía destaca además que Wonder sabe resolver tareas especializadas en ámbitos muy diversos, desde el derecho hasta la dietética.
Muse Wonder y Muse Wonder Full ya están disponibles a través de la API y en Muse Code.