10月12日、Metaの超知能研究所（MSL）はMuse WonderとMuse Wonder Fullを発表した。同社が初めて「フロンティア級」と位置づけるモデルで、Metaは正式にフロンティアモデル競争へ参入した。
注目点は3つ
1. 評価でフロンティア級の水準に。独立評価機関Artificial Analysisの知能指数（Intelligence Index）で、Wonder Fullは56点を記録した。Claude Sonnet 5.5と並び、GPT-6 Astra、Gemini 4 Argon、Fable 5.1（いずれも53点）を上回り、Claude Opus 5.5（58点）に次ぐ。標準版のWonderは52点だった。Metaのモデルカードによると、Wonderシリーズはコードなどの複雑なタスクで、Fable 5.1やGPT-6 Astraと同等の性能を示す。
2. 売りは「アクティブメモリ」（Active Memory）。軽量で低遅延だった先代のMuse Sparkとは異なり、Wonderシリーズは長期記憶の最適化に重点を置いた。ユーザーの重要な情報を数日から数カ月にわたって記憶し、複数のセッションをまたいで文脈を引き継ぐ。Meta独自の記憶ベンチマークMemoryBenchでは、Fable、Opus、Astraを上回るスコアを出した。研究科学者のKavya Kopparapu氏は、チームは「数日、数週間、数カ月、さらにその先まで、あなたにとって大切なことをモデルが覚えていられるよう、多大な労力を注いだ」と述べた。
3. Llamaのオープンソース時代は終幕。両モデルとも重みは公開されず、Llama時代のオープン路線から完全に決別した。さらに注目されるのは、最上位のWonder FullがAPIでも提供されず、Muse Codeの契約者のみが利用できる点だ。標準版はMeta Model APIで提供され、価格は入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドルで、GPT-6 Solと同水準である。
両モデルは、オハイオ州にあるMetaのギガワット級データセンター「Prometheus」で学習された。Scale AIの元CEOであるAlexandr Wang氏が率いる超知能研究所が約14カ月かけて開発し、Museエージェントの駆動に使われる。ザッカーバーグ氏はXへの投稿で、Muse WonderによってMetaは「フロンティアに到達した」と述べ、開発を減速させるよう求める声を退けた。発表後、Metaの株価は3％以上上昇した。
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