Zbieram źródła pierwotne (Meta, Artificial Analysis, Vals AI) i piszę artykuł.
- Meta udostępniła 12 października 2026 r. modele Muse Wonder i Muse Wonder Full, przy czym Muse Wonder Full uzyskał 56 pkt w Artificial Analysis Intelligence Index – tyle samo co Claude Sonnet 5.5 i więcej niż GPT-6 Astra oraz Gemini 4 Argon (po 53 pkt), plasując się tuż za liderem Claude Opus 5.5 (58 pkt).
- Muse Wonder Full znacząco poprawił wyniki w zadaniach programistycznych – w teście Terminal-Bench 4.0 wynik wzrósł z 33 do 57 proc., a w prywatnym benchmarku ProofBench rozwiązał 94 zadania na 100, wobec 58 u poprzednika Muse Spark 1.3 – jednak słabym punktem pozostaje wiedza faktograficzna, gdzie model uzyskał zaledwie 30 pkt w teście AA-Omniscience przy 46 pkt dla Claude Opus 5.5.
- W przeciwieństwie do dotychczasowej polityki Meta opartej na otwartych modelach Llama, żaden z modeli Wonder nie ma publicznie dostępnych wag, a Muse Wonder Full jest dostępny wyłącznie w ramach płatnych subskrypcji Muse Code (od 50 do 200 dol. miesięcznie), nie zaś w otwartym API.
Meta wchodzi do czołówki AI z Muse Wonder Full. Model zrównał się z Claude Sonnet 5.5 w rankingu Artificial Analysis
Meta udostępniła 12 października 2026 r. dwa nowe modele językowe, Muse Wonder i Muse Wonder Full, i po raz pierwszy w historii działu Meta Superintelligence Labs ma model, który niezależne rankingi umieszczają w ścisłej czołówce. Muse Wonder Full zdobył 56 pkt w Artificial Analysis Intelligence Index, tyle samo co Claude Sonnet 5.5 i więcej niż GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon czy Claude Fable 5.1 (po 53 pkt), a wśród flagowców konkurencji wyprzedza go tylko Claude Opus 5.5 (58 pkt).
Zapowiedź Marka Zuckerberga wraz z tabelą wyników: https://twitter.com/finkd/status/2109689305073614918
Introducing Muse Wonder, our new family of frontier models with state of the art performance for personal and professional agentic work. pic.twitter.com/NKHrybrGKQ
— Mark Zuckerberg (@finkd) October 12, 2026
Wyniki Artificial Analysis: https://twitter.com/ArtificialAnlys/status/2109697083519447118
Meta has released Muse Wonder and Muse Wonder Full, achieving Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 scores of 52 and 56 at max reasoning effort – each a material gain over Muse Spark 1.3 (max) at 48, with a release gap of only 6 weeks
Muse Wonder is available for users on… pic.twitter.com/85mvsVA0ii
— Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) October 12, 2026
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Muse Wonder Full wyrównał z Claude Sonnet 5.5 w niezależnym rankingu Artificial Analysis
Artificial Analysis, niezależna organizacja testująca modele AI, przyznała Muse Wonder Full 56 pkt, a słabszej wersji Muse Wonder 52 pkt, czyli zaledwie punkt mniej niż GPT-6 Astra. Poprzednik, Muse Spark 1.3, miał w obecnej wersji indeksu 48 pkt, więc Meta przeskoczyła ze średniej półki do grona liderów w ciągu nieco ponad miesiąca. Artificial Analysis Intelligence Index to zbiorczy wskaźnik, który w wersji 4.3.2 łączy dziesięć testów, m.in. Terminal-Bench 4.0, Humanity’s Last Exam, SciCode i AA-Omniscience.
Podobny obraz daje drugi niezależny ranking. W Vals Index, który waży wyniki modeli w zadaniach z finansów, programowania, prawa i podatków według udziału tych branż w PKB USA, Muse Wonder Full zajął 5. miejsce z wynikiem 64,57 proc., wyprzedzając GPT-6 Astra (63,13 proc., 7. miejsce). Wyżej są tylko Gemini 4 Argon, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 i Claude Fable 5.1, a standardowy Muse Wonder jest 10. z wynikiem 61,06 proc.
Mark Zuckerberg nazwał nową rodzinę „znacznie większą i bardziej zaawansowaną klasą modeli” / „a much larger and more advanced class of models” w porównaniu z linią Muse Spark. Alexandr Wang, szef Meta Superintelligence Labs, w rozmowie z Axios mówił o „prawdziwych modelach z czołówki, konkurencyjnych wobec najlepszych modeli na świecie” / „true frontier models, competitive with the best models in the world”.
Meta stawia na pamięć agenta: Active Memory i Active Focus
Muse Wonder powstał z myślą o agentach, które pracują długo i samodzielnie, a nie o klasycznym czacie. Meta wyróżnia dwie funkcje: Active Memory, która przechowuje kontekst osobisty i zawodowy użytkownika między rozmowami, oraz Active Focus, która ma utrzymywać agenta przy celu mimo przeszkód, nieudanych prób i zmieniających się wymagań, w tym zmieniać plan i prosić o zgodę przed ważnymi działaniami.
Obie funkcje mają zasilić Muse, osobistego agenta AI, którego Meta uruchomiła 8 września 2026 r. Najważniejsze parametry nowych modeli:
- przyjmują tekst, obrazy, dźwięk i wideo, odpowiadają tekstem i obsługują okno kontekstu ok. 1 mln tokenów,
- wcześniej funkcjonowały pod nazwą kodową Watermelon i zostały wytrenowane w gigawatowym centrum danych Prometheus, które ruszyło na początku roku w środkowym Ohio,
- żaden z modeli Wonder nie ma publicznie dostępnych wag, co jest wyraźnym odejściem od podejścia znanego z modeli Llama,
- w wewnętrznym teście MemoryBench Muse Wonder osiąga 85,6 pkt, co według Meta stawia go przed modelami Anthropic i OpenAI.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Największy skok w programowaniu, najsłabiej z wiedzą faktograficzną
Muse Wonder Full najbardziej poprawił się w zadaniach agentowych i programistycznych. W Terminal-Bench 4.0, teście sprawdzającym samodzielną pracę modelu w terminalu, wynik wzrósł z 33 do 57 proc. W Coding Agents Index od Artificial Analysis Muse Wonder Full ma 68 pkt, tyle co Claude Code z modelem Sonnet 5.5, a Muse Wonder 63 pkt wobec 54 pkt poprzednika. W prywatnym benchmarku dowodów matematycznych ProofBench Wonder Full rozwiązał 94 zadania na 100, podczas gdy Muse Spark 1.3 tylko 58.
Słabym punktem jest wiedza faktograficzna. W teście AA-Omniscience Muse Wonder Full ma 30 pkt, a Muse Wonder 25 pkt, wyraźnie mniej niż Claude Opus 5.5 (46), GPT-6 Astra (43) i Gemini 4 Argon (42). The Decoder ocenia, że może to oznaczać mniejszy model bazowy niż u konkurencji. Muse Wonder Full rzadziej za to zmyśla: odsetek halucynacji spadł z 33 do 23 proc., a niżej wśród najmocniejszych modeli jest tylko Gemini 4 Argon (15 proc.).
Wybrane wyniki z karty modelu opublikowanej przez Meta (maksymalny poziom rozumowania):
| Benchmark | Muse Wonder Full | Muse Wonder | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Marathon (długie zadania programistyczne) | 57,5 | 53,1 | 42,5 | 46,3 |
| DeepSWE 1.1 (inżynieria oprogramowania) | 79,0 | 78,8 | 74,1 | 74,2 |
| Harvey LAB-AA (zadania prawnicze) | 13,1 | 10,0 | 8,6 | 4,2 |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 57,1 | 52,0 | 59,1 | 59,6 |
| HealthBench Pro | 62,3 | 60,5 | 65,3 | 65,6 |
Tabelę trzeba czytać ostrożnie. Karta modelu łączy testy przeprowadzone przez samą Metę, wyniki podane przez innych dostawców i rezultaty firm zewnętrznych, a część porównań programistycznych korzysta z różnych narzędzi, więc nie są to pomiary w identycznych warunkach. Meta twierdzi też, że modele dobrze radzą sobie z zadaniami, których nie było w treningu, co ma odpowiadać na częsty zarzut, że modele Muse są dostrajane pod benchmarki. Tego nie da się na razie potwierdzić niezależnie.
Pół roku temu Meta była w AI graczem z drugiego szeregu, który próbował nadrabiać zasięgiem Facebooka i WhatsAppa. Dziś ma model, który w dwóch niezależnych rankingach wyprzedza GPT-6 Astra. To robi wrażenie, zwłaszcza że Muse Spark zadebiutował dopiero w kwietniu.
Ale widzę tu dwie rzeczy, które studzą entuzjazm. Pierwsza: najlepszy model, Wonder Full, nie trafił do API, tylko do subskrypcji Muse Code. Meta trzyma więc swoją najmocniejszą broń we własnym ekosystemie, a firmy, które chciałyby zbudować na nim produkt, muszą się zadowolić słabszą wersją. Druga: firma, która zbudowała reputację na otwartych modelach Llama, tym razem nie publikuje wag. Wang zapewnia, że Meta nadal wierzy w open source, ale fakty mówią co innego.
Najciekawsze pytanie dotyczy jednak pamięci. Agent, który pamięta o mnie wszystko przez tygodnie i miesiące, to wygoda. Agent firmy, której model biznesowy opiera się na danych o użytkownikach, to coś, nad czym każdy powinien się dwa razy zastanowić, zanim podłączy mu skrzynkę mailową.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Muse Wonder jest prawie trzy razy droższy od Muse Spark 1.3
Lepsze wyniki kosztują. Muse Wonder jest dostępny w Meta Model API pod identyfikatorem muse-wonder-1.0 w cenie 4 dol. za milion tokenów wejściowych i 20 dol. za milion wyjściowych, z rabatem do 0,20 dol. za tokeny z pamięci podręcznej. Muse Spark 1.3 kosztował 1,25 dol. i 4,25 dol. Cennik Muse Wonder jest identyczny jak w przypadku Claude Opus 5.5, a wyraźnie niższy niż u GPT-6 Astra i Claude Fable 5.1 (10 i 50 dol.).
Koszt pojedynczego zadania pokazuje jednak bardziej złożony obraz. Według Artificial Analysis średnie zadanie z Intelligence Index kosztuje w przypadku Muse Wonder 4,52 dol., czyli prawie trzy razy więcej niż w przypadku Muse Spark 1.3 (1,60 dol.). Dla porównania:
- Claude Fable 5.1: 7,63 dol.,
- Claude Opus 5.5: 5,98 dol.,
- Muse Wonder: 4,52 dol.,
- GPT-6 Astra: 3,26 dol.,
- Gemini 4 Argon: 1,99 dol.,
- GPT-6.1 Sol: 0,72 dol.
Muse Wonder zużywa o 28 proc. więcej tokenów wejściowych na zadanie niż poprzednik i to one odpowiadają za 76 proc. kosztów. W testach Vals AI proporcje wyglądają inaczej: jeden test kosztował w przypadku Muse Wonder Full 8,56 dol., wobec 32,14 dol. dla Claude Opus 5.5 i 18,46 dol. dla GPT-6 Astra. Różnice wynikają z odmiennych zestawów zadań, więc realny koszt zależy od tego, do czego firma użyje modelu.
Muse Wonder Full nie ma ceny za token. Dostęp do niego dają wyłącznie dwa plany Muse Code: Power Usage za 50 dol. miesięcznie i Maximum Usage za 200 dol. miesięcznie, oba z limitami użycia.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czy Muse Wonder jest dostępny w Polsce?
Agent Muse, który ma korzystać z nowych modeli, wciąż nie działa w Unii Europejskiej. Meta udostępnia go w Ameryce Północnej i nie podała daty startu w Europie; dla porównania, zwykły asystent Meta AI trafił do Europy dopiero w marcu 2025 r., długo po premierze w USA. Zanim agent z dostępem do poczty i płatności trafi do UE, będzie musiał spełnić wymogi RODO i AI Act.
Inaczej może wyglądać sytuacja deweloperów. Meta Model API i Muse Code to produkty dla programistów, ale w materiałach Meta i relacjach medialnych nie znalazłem jednoznacznej informacji, czy firmy z Polski mogą z nich korzystać bez ograniczeń. Każda polska firma, która chce testować Muse Wonder, powinna przy tym sprawdzić ustawienia prywatności. Subskrypcje Muse Code domyślnie działają w trybie Contributor, w którym Meta może wykorzystywać przesłane prompty, kod, pliki i odpowiedzi do trenowania przyszłych modeli. Wyłączenie tej opcji działa tylko na przyszłe dane, a regulamin zabrania przesyłania w tym trybie informacji poufnych i osobowych. W płatnym API obowiązuje tryb standardowy, w którym dane nie trafiają do treningu.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym ogłoszenia Meta na blogu badawczym i karty modelu Muse Wonder z dnia 12.10.2026, danych Artificial Analysis i Vals AI oraz publikacji The Decoder, VentureBeat i Axios. Informacje o dostępności agenta Muse w Europie zweryfikowano m.in. w serwisie Notebookcheck.
Cytaty Marka Zuckerberga, CEO Meta, oraz Alexandra Wanga, szefa Meta Superintelligence Labs, zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o modelach Muse Wonder, w tym pełnego raportu technicznego Meta i dostępności w Europie.
