Muse Wonder: cosa sa fare la nuova AI di Meta

Per mesi Meta ha fatto un po’ come quello che si presenta alla gara di Formula 1 con un monopattino elettrico, molto scattante e molto simpatico. Poi, lunedì, ha aperto il garage e ha fatto uscire qualcosa di decisamente più grosso. Si chiama Muse Wonder, ha un fratello maggiore chiamato Muse Wonder Full, e secondo l’azienda è il suo primo vero tentativo di sedersi al tavolo dei grandi.

Muse Wonder e Wonder Full: cosa sanno fare i nuovi modelli AI di Meta

Finora il Meta Superintelligence Lab aveva puntato su Muse Spark, un modello leggero, nato per rispondere in fretta e senza fare troppe domande. Muse Wonder e Muse Wonder Full sono un’altra faccenda. Sono più grandi e, a detta di Meta, più capaci. Ottengono punteggi migliori nei benchmark e se la cavano meglio con i compiti complicati, come scrivere codice.

Nella scheda tecnica del modello, i test condotti da Meta li piazzano più o meno alla pari con Fable 5.1 e GPT-6 Astra. Va ricordato che i test li ha fatti la stessa Meta.

L’azienda, comunque, non fa la modesta. Nel post di lancio parla di prossimo passo della nostra scala verso la superintelligenza personale, e quando si parla di scale conviene sempre guardare quanti gradini mancano ancora.

La stazza si vede anche nel costo. Tramite la Meta Model API, Wonder costa 4 dollari per milione di token in ingresso e 20 per milione in uscita. In pratica siamo allo stesso livello di GPT-6 Sol o di Opus 5.5.

Wonder Full, invece, resta chiuso in un salottino riservato. Sarà disponibile solo per chi è abbonato a Muse Code e non passerà dall’API. Chi sperava di metterci le mani in modo indipendente dovrà accontentarsi di guardare dalla vetrina. Entrambi i modelli, in ogni caso, faranno da motore all’agente Muse.

La memoria da elefante

Il vero cavallo di battaglia, però, è un’altra cosa. Meta sta inseguendo da tempo l’idea di assistenti personali che lavorino su compiti lunghi, senza perdere il filo ogni volta che si chiude la finestra. Per questo ha puntato forte su quella che chiama “memoria attiva“: la capacità di trattenere e rielaborare ciò che l’utente racconta, invece di fare finta di vederti per la prima volta a ogni conversazione.

Per dimostrarlo, l’azienda cita MemoryBench, un test pensato per mettere in difficoltà i sistemi di apprendimento continuo e di costruzione della memoria. Secondo i risultati di Meta, Muse Wonder lì dentro batte Fable, Opus e Astra. Bisogna vedere cosa deciderà di considerare importante, e quanto spesso.

Dietro c’è una storia di ricostruzione. Questi sono i primi modelli di frontiera rilasciati da quando Alexandr Wang, il fondatore di Scale AI, ha rimesso mano all’organizzazione dell’intelligenza artificiale in Meta, ad agosto dell’anno scorso. Da allora erano usciti Muse Spark e l’agente Muse.

L’addestramento è avvenuto nel data center Prometheus di Meta, nel centro dell’Ohio, entrato in funzione all’inizio di quest’anno. Dentro quel capannone, tra file di server e ventole che soffiano come un branco di balene, è nato il primo vero tentativo di Meta di fare sul serio. Staremo a vedere.