¿Qué es Muse Wonder?
Muse Wonder es un modelo de pesos cerrados de Meta Superintelligence Labs, publicado el 12 de octubre de 2026 junto a una variante más potente, Muse Wonder Full. Meta los presenta como sus modelos más capaces y dice que se basan en modelos base mayores que la línea Muse Spark. Muse Wonder (ID de modelo muse-wonder-1.0) es una vista previa en la Meta Model API; Wonder Full no está en la API en absoluto y se reserva para los planes mensuales de $50 y $200 de Muse Code.
El modelo lee texto, imágenes, vídeo, audio y PDF y escribe texto, con un contexto de 1.048.576 tokens y un esfuerzo de razonamiento de minimal a max. Meta lo orienta a cambios de código en varios archivos, ejecuciones de agentes que duran horas y la coordinación de subagentes, y añade dos comportamientos que llama Active Memory y Active Focus. Comparte endpoints y formatos de petición con Muse Spark, así que cambiar es cuestión de cambiar el ID del modelo.
El precio de la API es de $4 por millón de tokens de entrada, $0,20 en caché y $20 de salida, sin recargo por contexto largo ni un modo Contributor más barato. También figura en OpenRouter a las mismas tarifas, y no se ofrece en Corea del Sur.
¿Cuánto cuesta Muse Wonder?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| API | $4 in / $20 out per 1M tokens | Entrada en caché $0,20; sin modo Contributor |
| Muse Code Power | $50/month | Incluye Wonder Full |
| Muse Code Maximum | $200/month | Incluye Wonder Full |
API: $4 de entrada, $0,20 de entrada en caché, $20 de salida por 1M de tokens; sin modo Contributor. Wonder Full solo en Muse Code Power ($50/mes) y Maximum ($200/mes).
¿Merece la pena Muse Wonder?
Muse Wonder coloca a Meta en el nivel de frontera exactamente al precio de lista de Claude Opus 5.5, $4 de entrada y $20 de salida por millón de tokens, sin igualar a Opus en todo. En la propia tabla de la ficha del modelo, el modelo de la API supera a Opus en cinco filas y pierde en nueve. Pierde en ProgramBench, 50,0 frente a 70,5, en Terminal-Bench 4.0, 52,0 frente a 59,6, y en uso del ordenador OSWorld, 72,6 frente a 81,8. Artificial Analysis le da 52 en su Intelligence Index frente a 58 de Opus.
Las victorias son de temática acotada, pero reales. En DeepSWE 1.1, una prueba de programación de largo recorrido puntuada por Datacurve, Wonder alcanza 78,8 frente a 74,2 de Opus y 74,1 de GPT-6 Astra. En SWE-Marathon supera a Opus por 53,1 frente a 46,3, aunque una nota de Meta dice que esa fila no es una comparación controlada porque las puntuaciones de los rivales salieron de Codex y Claude Code. La prueba de agentes jurídicos de Harvey es desequilibrada, 10,0 frente a 4,2, y el MemoryBench interno da a Wonder 85,6 frente a 81,5, pero ese benchmark es de Meta y lo califica un modelo.
El mejor modelo es el que la mayoría de los compradores no puede llamar. Wonder Full obtiene 57,5 en SWE-Marathon, 59,0 en ProgramBench y 56 en el índice de Artificial Analysis, pero solo existe dentro de Muse Code en los planes de $50 y $200. Poner el esfuerzo de razonamiento en max en la API no lo enruta a él. Un equipo que quiera Full en su propio pipeline no tiene forma de comprarlo.
Las condiciones son más limpias que las de Muse Spark. En la API no hay modo Contributor para Wonder, así que el tráfico de pago por uso nunca se usa para entrenar, mientras que las suscripciones de Muse Code siguen usando Contributor por defecto con todos los modelos, Wonder incluido. Los límites de uso son los mismos que los de Spark, 3.000 peticiones y 4 millones de tokens por minuto por equipo. El modelo está etiquetado como vista previa, y el informe de seguridad completo de Meta seguía marcado como próximamente en el lanzamiento.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de plataforma que ejecuta un pipeline de agentes con Muse Spark
Enviar los pasos de planificación y de varios archivos más difíciles a un modelo más potente sin un segundo proveedor
Wonder comparte los endpoints de Spark, así que subir un paso de nivel es cambiar el ID del modelo. Cada paso cuesta 3,2 veces más por token de entrada y 4,7 veces más por token de salida, así que compensa mantener la clasificación y las llamadas a herramientas en Spark.
Un responsable de ingeniería en una empresa de 30 desarrolladores que evalúa agentes de programación de larga duración
Delegar refactorizaciones que llevan horas en muchos repositorios
DeepSWE 1.1 y SWE-Marathon son donde Wonder supera a Opus 5.5 en la tabla de Meta. Una tarea de 500K tokens de entrada, 400K de ellos en caché, y 50K de salida cuesta unos $1,48 a precio de lista, lo mismo que con Opus, así que la elección depende de qué benchmark se parece al trabajo.
Una responsable de operaciones jurídicas en un despacho de abogados mediano
Redactar primeros borradores de trabajo a partir de los documentos de un asunto para que los revise un abogado
Wonder obtiene 10,0 en la versión de Artificial Analysis del Legal Agent Benchmark de Harvey frente a 4,2 de Opus 5.5. Sigue siendo una parte pequeña de tareas que superan todas las comprobaciones, así que el resultado necesita la revisión de un abogado, y el tráfico de la API queda fuera de los datos de entrenamiento de Meta.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Crea un equipo y una clave de API en dev.meta.ai y llama a muse-wonder-1.0 en formato Responses, Chat Completions o Messages; Muse Code lo ofrece en todos los planes.
- Integraciones
- Llamadas a herramientas, llamadas a herramientas en paralelo, salida estructurada, uso del ordenador de escritorio y búsqueda web como fuente a $2,50 por 1.000 consultas; figura en OpenRouter a los mismos precios por token.
- Datos y privacidad
- En la API solo existe el modo Standard: los prompts, archivos y resultados no se usan para entrenar modelos de Meta. Las suscripciones de Muse Code usan por defecto el modo Contributor, que sí entrena con el contenido, hasta que se desactiva. Pesos cerrados, sin alojamiento propio.
- Coste a escala
- Un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cada una cuesta unos $12.000 de entrada más $10.000 de salida, $22.000, frente a unos $5.875 con Muse Spark 1.3. Los prefijos en caché a $0,20 reducen la parte de entrada.
- Límites
- Contexto de 1.048.576 tokens; 3.000 RPM y 4M TPM por equipo; versión de vista previa; no disponible en Corea del Sur. La ficha de Meta señala el razonamiento visual y espacial en 3D como un punto débil conocido.
Lo bueno
- Supera a Opus 5.5 en DeepSWE 1.1 (78,8 frente a 74,2) y SWE-Marathon (53,1 frente a 46,3)
- Contexto de 1M de tokens sin recargo por contexto largo; entrada en caché a $0,20
- Sin modo Contributor en la API, así que el tráfico de la API no se usa para entrenar
- Los mismos endpoints que Muse Spark; cambiar el ID del modelo traslada el trabajo entre ellos
Lo malo
- Pierde 9 de 14 filas frente a Opus 5.5 en la propia tabla de Meta, al mismo precio
- Wonder Full, la variante más potente, no se vende en la API
- En vista previa; el informe de seguridad completo no estaba publicado en el lanzamiento
- Las suscripciones de Muse Code usan por defecto el modo Contributor, que entrena con tu contenido
Ideal para
Equipos que ya usan la API de Meta y necesitan un modelo más potente que Muse Spark para programación larga en varios archivos o trabajo con documentos jurídicos.
Alternativas a Muse Wonder
Muse Wonder: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Muse Wonder?
- Wonder cuesta lo mismo que Claude Opus 5.5 y gana solo cinco de las catorce filas que Meta eligió publicar frente a él. Le damos un 4.1 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Muse Wonder?
- API: $4 de entrada, $0,20 de entrada en caché, $20 de salida por 1M de tokens; sin modo Contributor. Wonder Full solo en Muse Code Power ($50/mes) y Maximum ($200/mes).
- ¿Qué inconvenientes tiene Muse Wonder?
- Pierde 9 de 14 filas frente a Opus 5.5 en la propia tabla de Meta, al mismo precio; wonder Full, la variante más potente, no se vende en la API; en vista previa; el informe de seguridad completo no estaba publicado en el lanzamiento; las suscripciones de Muse Code usan por defecto el modo Contributor, que entrena con tu contenido.
- ¿Para quién es Muse Wonder?
- Equipos que ya usan la API de Meta y necesitan un modelo más potente que Muse Spark para programación larga en varios archivos o trabajo con documentos jurídicos.
- ¿Cuánto cuesta Muse Wonder para un equipo o en producción?
- Un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cada una cuesta unos $12.000 de entrada más $10.000 de salida, $22.000, frente a unos $5.875 con Muse Spark 1.3. Los prefijos en caché a $0,20 reducen la parte de entrada.
- ¿Es Muse Wonder seguro para los datos de la empresa?
- En la API solo existe el modo Standard: los prompts, archivos y resultados no se usan para entrenar modelos de Meta. Las suscripciones de Muse Code usan por defecto el modo Contributor, que sí entrena con el contenido, hasta que se desactiva. Pesos cerrados, sin alojamiento propio.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Muse Wonder?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Muse Spark 1.3.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.