Meta、同社初のフロンティア級モデル「Muse Wonder」を公開

Metaは2026年10月12日、Muse WonderとMuse Wonder Fullを公開しました。同社がフロンティア級と呼ぶ初めてのモデルです。フロンティアモデルとは、AI研究所が持つ最大かつ最も高性能なシステムのことです。小さいほうのMuse Wonderは本日から開発者に提供されており、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ドルです。大きいほうのWonder Fullは、Meta自身のコーディング製品の中にとどまります。

この分け方は、モデルを選ぶすべての人にとって重要です。Meta自身のグラフの大半で首位に立つのは、コードから呼び出せないほうのモデルだからです。

2つのモデル、2つの入り口

Metaの発表は、この2つを「当社でこれまでで最も高性能なモデル」と呼んでいます。どちらも、Metaが2026年4月に投入した小型のモデルファミリーMuse Sparkを土台にしています。Metaによると、Muse Wonderは「まもなくMuseのより多くの部分を動かす」予定です。Museは同社のパーソナルエージェントアプリで、まず有料会員向けに展開されます。

TechCrunchによると、両モデルはMetaのSuperintelligence Labで開発されました。学習は、オハイオ州中部にあるMetaのデータセンターPrometheusで行われました。2025年8月にAlexandr Wang氏がMetaのAI部門を再編して以来、この研究所にとって初めてのフロンティアモデルのリリースです。

	Muse Wonder	Muse Wonder Full
Meta Model API	あり、100万トークンあたり入力4ドル、出力20ドル	なし
Muse Code	全プラン、月5ドルから	Power（50ドル）とMaximum（200ドル）プラン
コンテキストウィンドウ	100万トークン	100万トークン
重み	非公開	非公開

プランの価格、コンテキストウィンドウ、重みが非公開であることは、FelloAIの発表まとめによるものです。トークンとはテキストの小さな塊で、おおよそ単語の4分の3に当たります。コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に読めるテキストの量です。

FelloAIは、キャッシュされた入力の価格を100万トークンあたり0.20ドルとも報じています。これは、モデルがすでに読んだテキストに適用される割引価格です。これにより、Muse Wonderの価格はMuse Spark 1.3と比べて入力で約3.2倍、出力で4.7倍になります。

ベンチマークが示すこと

TechCrunchによると、Metaのモデルカードは、2つのモデルのスコアがAnthropicのClaude Fable 5.1やOpenAIのGPT-6 Astraと「同等」だとしています。会話をまたいでモデルが何を覚えているかを測るMemoryBenchでは、Muse WonderがFable、Opus、Astraを上回るとMetaは述べています。

FelloAIは、Metaが公表したスコアをまとめました。それぞれのモデルがどこで優位に立つかを示すものをいくつか挙げます。

ベンチマーク（Meta発表）	Wonder Full	Wonder	Claude Opus 5.5	GPT-6 Astra
MemoryBench	85.5	85.6	81.5	81.4
DeepSWE 1.1（長いコーディング作業）	79.0	78.8	74.2	74.1
Terminal-Bench 4.0	57.1	52.0	59.6	59.1
ProgramBench（ゼロからのコード作成）	59.0	50.0	70.5	52.5
OSWorld V2.1（コンピューター操作）	78.4	72.6	81.8	75.8

独立したArtificial Analysisの指数は、より控えめな評価を示しています。Muse Wonderは52で、58のClaude Opus 5.5を下回り、53のFableやAstraを1ポイント下回ります。Wonder Fullは55.8ですが、このモデルには公開APIがありません。

メモリーと安全性に関する主張

Metaの投稿はActive Memoryを強調しています。同社はこれを「あなたにとって大切なことを、会話をまたいで引き継ぐ能力」と説明しています。また、モデルは「許可なく個人情報を共有しないよう」学習されたとしています。

安全性の全体像はまだ不完全です。Metaは、より多くの安全性評価を含む完全な報告書が「まもなく公開される」としています。FelloAIのモデルカードの読み解きによると、Wonder Fullは安全対策がなければ、化学・生物分野の悪用について高リスクの水準に達する可能性があります。安全対策を施した後の残存リスクについて、モデルカードは「中程度以下」としています。

モデルカードはExploitGymのテストについても報告しています。このテストでWonder Fullは92件のセキュリティ問題を検出しました。そのうち21件は想定された脆弱性を通じたもので、71件はテスト設計者が想定していなかった穴を通じたものでした。Metaは、これらのモデルは18歳未満の利用者向けではないとしています。

開発者にとっての意味

Muse Wonderの価格は、FelloAIがClaude Opus 5.5について示す価格と同じです。入力4ドル、出力20ドル、キャッシュされた入力0.20ドルです。そのため、両者は直接比較できます。何かを切り替える前に、同じタスクで両方を実行してください。

• 実際に呼び出せるものを試すこと。 最も強い数字の多くはWonder Fullのもので、このモデルはMuse Codeの中でしか使えません。APIで使えるモデルであるMuse Wonder自体を、自分のワークロードで評価してください。
• 長く、記憶を多く使う作業で試すこと。 Metaが最もはっきり優位に立つのは、MemoryBenchと、DeepSWEのような長いコーディング作業です。短い一発勝負のコーディングでは、Meta自身のグラフでもOpus 5.5のほうがまだ高いスコアです。
• Muse Sparkを使っていたなら予算を見直すこと。 Muse Spark 1.3からMuse Wonderに移ると、入力コストはおよそ3倍、出力コストは5倍近くになります。
• セルフホスティングを前提にしないこと。 どちらのモデルも非公開です。FelloAIによると、Metaが9月2日に約束したMuse Sparkのオープンな重みは、まだ公開されていません。
• 安全性報告書を待つこと。 本番環境でモデルにツールへの幅広いアクセスを与えるのは、それからにしてください。Metaはより詳しい報告書を出すとしていますが、日付は示していません。

今回のリリースは、Museの速いアップデートの流れに続くものです。9月のMuse Spark 1.3のコーディング向けアップデートから、10月2日のMuse Gadgetsハードウェアキットまで続いています。