Vor einem Jahr stand Meta im Wettbewerb um künstliche Intelligenz erbärmlich da; das Unternehmen wollte es nicht zugeben, lag aber weit hinter Google, OpenAI und Anthropic, ja sogar hinter xAI zurück. Dann kam der große „Reboot", und die Superintelligence Labs nahmen die Arbeit auf.
Im April wurde Muse Spark vorgestellt, über das Meta tatsächlich schon stolz sprechen konnte. Natürlich blieb dessen Leistungsfähigkeit noch deutlich hinter der Spitze zurück, aber das Ziel war auch nicht, sofort als Flaggschiffmodell nach vorn zu preschen. Im Laufe des Sommers entstanden außerdem Muse Spark 1.1, 1.2 und 1.3, wobei die Fortschritte jedes Mal ausgesprochen beeindruckend waren. Nun ist jedoch die Zeit für den wirklich großen Sprung gekommen.
Meta hat Modelle einer neuen Generation vorgestellt: Mit Muse Wonder und Muse Wonder Full will das Unternehmen die bisherigen Kräfteverhältnisse umwerfen. Laut Unternehmensangaben wurden die Modelle gezielt für die Erledigung komplexer, eigenständiger persönlicher und beruflicher Agentenaufgaben entwickelt. Trainiert wurden sie im „Gigawatt-Rechenzentrum" Prometheus des Unternehmens. Die Muse-Wonder-Modelle gelten als Meilenstein in der Geschichte von Meta AI.
Das neue Modellpaar ist das Ergebnis von 14 Monaten Entwicklungsarbeit. Während Muse Spark ein kleines, günstiges, flexibles und vielseitiges Modell sein sollte, das auch bei niedriger Latenz gut abschneidet, sind die Wonder-Modelle größer und auch in absoluten Zahlen zu Spitzenleistungen fähig.
In verschiedenen KI-Tests erzielen Wonder und Wonder Full ähnliche und in vielen Fällen bessere Ergebnisse als Fable 5.1 und GPT-6 Astra. Mit Gemini 4 Argon, das bei Google erscheinen soll, dürfte ebenfalls ein spannender Konkurrent auf den Plan treten.
Im Test SWE-Marathon (langfristige Softwareentwicklungsaufgaben) setzte sich Muse Wonder Full auf der höchsten Stufe (xhigh) mit 57,5 % an die Spitze und ließ damit das Basismodell Muse Wonder (53,1 %) sowie die direkten Rivalen GPT-6 Astra (45,6 %) und Claude Fable 5.1 (42,5 %) hinter sich. Auch im AutomationBench schlägt sich das Modell hervorragend und erreicht eine Erfolgsquote von 45,4 Prozent, während GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 mit nahezu identischen Ergebnissen bei nur rund 41 Prozent miteinander ringen.
Im derzeit sehr beliebten Test OSWorld 2.1, der die Fähigkeiten zur agentischen Computernutzung misst, schloss Muse Wonder Full mit 78,4 Prozent ab und konnte damit GPT-6 Astra überholen, neben dessen Namen „nur" 75,8 % stehen. Hier ist allerdings Claude noch besser: Sowohl Fable 5.1 als auch Opus 5.5 liegen mit Erfolgsquoten von 80,7 und 81,8 % vorn. Ähnlich sieht es beim Artificial Analysis Intelligence Index aus, in dem Claude Opus 5.5 bereits 58 Punkte vorweisen kann, GPT-6 Astra dagegen nur auf 53 Punkte kommt, während Muse Wonder Full mit 56 Punkten abschloss.
Den Schlüssel zur eigenständigen Aufgabenerledigung sieht das Unternehmen zum Teil in zwei neuen Entwicklungen. Die erste ist Active Memory: Damit kann das System relevante Daten und persönliche Präferenzen eines Nutzers über mehrere Gespräche und Arbeitsphasen hinweg behalten. Es ruft sie immer wieder selbstständig ab, wenn sie für die Ausführung einer weiteren Aufgabe benötigt werden.
Die zweite ist Active Focus: Dabei bleibt das Modell nicht bei unerwarteten technischen Hindernissen stehen, sondern probiert alternative Lösungswege aus und passt sich veränderten Umständen an. Bei Unsicherheit stellt der Chatbot klärende Fragen, vor kritischen oder nicht umkehrbaren Aktionen bittet er den Nutzer um Bestätigung.
Muse Wonder kann völlig eigenständig aus einem einzigen Bild ein tatsächlich spielbares 3D-Spiel erschaffen. Das könnte ganz neue Perspektiven bei auf persönliche Bedürfnisse zugeschnittenen Minispielen eröffnen. Meta brachte eine Reihe interessanter Beispiele, um die Fähigkeiten der neuen Modelle zu demonstrieren; damit lassen sich Dinge umsetzen, die nicht nur unter dem Dach von Meta neu sind, sondern selbst bei der Konkurrenz beispiellos.
Meta bemühte sich auch um Sicherheit und Zuverlässigkeit; auch hier macht Muse Wonder gegenüber Spark einen gewaltigen Sprung, und das Unternehmen sieht sein Modell inzwischen selbst in diesem Bereich unter den Besten. Im Test zum unsachgemäßen Umgang mit personenbezogenen Daten kamen die Neuheiten auf 2,2 und 3,4 Prozent, was einen neuen Rekord darstellt, denn zuvor schaffte GPT-6 Astra nur 4,6 %, und neben Fable 5.1 standen sogar noch 6,8 % – je niedriger der Wert, desto besser das Modell. Die neuen Muse-Varianten von Meta lassen sich außerdem für zahlreiche Zwecke der Cyberabwehr einsetzen.
„Wir haben enorme Anstrengungen unternommen, damit sich unser Modell über Tage, Wochen, Monate und sogar noch längere Zeiträume daran erinnert, was Ihnen wichtig ist", sagte Kavya Kopparapu, Forscherin bei Meta AI, in dem Video zur Produktvorstellung. Meta betonte zudem, dass sich die Muse-Wonder-Modelle sehr gut neben Muse Spark einfügen werden: Wo die Fähigkeiten von Spark nicht mehr ausreichen, kommt das Wonder-Duo ins Spiel.
Muse Wonder ist sofort über die Meta-API und in Muse Code, das fürs Programmieren gedacht ist, verfügbar. Die Kosten betragen 4 Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 20 Dollar für die gleiche Menge erzeugter Informationen. In Zukunft soll das Modell in den für ein breites Publikum bereitgestellten Muse-Chatbot und weitere Dienste einziehen. Das Spitzenmodell Muse Wonder Full erhält vorerst keinen API-Zugang und steht nur einem Teil der Muse-Code-Abonnenten zur Verfügung – dafür muss man mindestens 50 Dollar im Monat auf den Tisch legen.
