Am 12. Oktober 2026 hat Meta Superintelligence Labs Muse Wonder und Muse Wonder Full veröffentlicht, die ersten Meta-Modelle, die mit den besten von OpenAI, Anthropic und Google konkurrieren sollen. Sie folgen auf das leichte Muse Spark und das Open-Weight-Modell Muse Spark Open und sind die ersten Spitzenmodelle, seit Meta seine KI-Arbeit im August 2025 unter Alexandr Wang neu aufgestellt hat. Anders als die Modelle der Llama-Ära sind diese geschlossen: Man nutzt sie über Metas API oder seine Programmier-App, nicht durch Herunterladen von Gewichten.
Wonder und Wonder Full: der Unterschied
Muse Wonder
API- Modell-ID
- muse-wonder-1.0
- Wo
- Meta Model API und Muse Code
- Preis
- 4 Dollar Input, 0,20 Dollar Input aus dem Cache, 20 Dollar Output pro Million Token
- Abrechnung pro Token, funktioniert mit dem OpenAI-SDK
- Laut Meta mit Wonder Full vergleichbare Leistung
Das Modell, auf dem Entwickler und Datenteams aufbauen können.
Muse Wonder Full
Nur im Abo- Wo
- Muse Code, in den Tarifen Power Usage und Maximum Usage
- Kontext
- 1M Token
- Metas leistungsfähigstes Modell; Spitzenwerte in einigen externen Programmiertests (DeepSWE, SWE-Marathon)
- Nicht über die API verfügbar
Für alle, die in Metas eigener App programmieren.
Der Vergleich
Laut Metas Modellkarte erreichen beide Modelle Werte vergleichbar mit Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra, und Muse Wonder schlägt sie bei MemoryBench, einem Test zum Merken und Nutzen von Informationen über längere Zeit. Unabhängige Ranglisten sehen es klar in der Spitzengruppe, wenn auch nicht ganz vorn.
Höher ist besser. Unabhängiger Index, 19. Oktober 2026. Muse Wonder Full ist die Version nur im Abo.
Höher ist besser. Werte vom 15. Oktober 2026; der von Gemini 4 Argon war vorläufig. Die Balken beginnen bei 1.450, um die Abstände zu zeigen.
Preis: das teure Ende der Spitzengruppe
Listenpreise in US-Dollar für Prompts normaler Länge. Der Einführungspreis von Gemini 4 Argon steigt am 1. Dezember 2026 auf 20 Dollar.
Mit 20 Dollar pro Million Output-Token kostet Muse Wonder etwa doppelt so viel wie die Modelle, mit denen es gleichauf liegt. TechCrunch sah es ungefähr auf dem Niveau der teuersten Stufen von OpenAI und Anthropic. Der Cache-Input für 0,20 Dollar hilft Agenten, die immer wieder denselben langen Kontext senden. Wenn die Gedächtnisfunktionen Ihrem Anwendungsfall nicht klar nützen, bieten die günstigeren Modelle aus unserem Oktober-Vergleich mehr fürs Geld.
Aktives Gedächtnis und lange Aufgaben
- Aktives Gedächtnis
- Überträgt Kontext von Gespräch zu Gespräch und hält Ziele, Vorgaben und Entscheidungen bereit, statt jedes Mal neu zu beginnen.
- Aktiver Fokus
- Probiert andere Wege, wenn es feststeckt, fragt nach und meldet sich vor wichtigen Aktionen.
- Lange Agentenaufgaben
- Plant mehrstufige Arbeit, ruft Werkzeuge nacheinander auf und erholt sich von Werkzeugfehlern.
- Multimodal
- Liest Screenshots, Diagramme, Dokumente, Bilder und Videos. Audio-Unterstützung vor dem Einsatz prüfen.
- Programmieren
- Refactorings über mehrere Dateien und Debugging in großen Repositories, der Kern von Muse Code.
Trainiert wurden die Modelle auf Prometheus, Metas Gigawatt-Cluster in New Albany, Ohio, den Meta diese Woche öffentlich vorgestellt hat. Er verbindet Hunderttausende GPUs, mit dem Ziel von rund einer Million für künftiges Muse-Training.
So probieren Sie es aus
Erstellen Sie einen Schlüssel auf Metas Entwicklerseite und richten Sie beliebigen OpenAI-kompatiblen Code auf die Meta Model API.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="<Meta Model API base URL from dev.meta.ai/docs>",
api_key="YOUR_META_KEY")
reply = client.chat.completions.create(
model="muse-wonder-1.0",
messages=[{"role": "user",
"content": "Explain this SQL query and suggest an index: ..."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)Testen Sie Ihr Wissen
1/3Wie können Entwickler Muse Wonder Full nutzen?
Die API bietet Muse Wonder (muse-wonder-1.0); Full gibt es nur im Abo.
2/3Was kostet Muse Wonder pro Million Output-Token?
Input kostet 4 Dollar, Input aus dem Cache 0,20 Dollar pro Million Token.
3/3Was ist Metas wichtigstes Argument für Muse Wonder?
Laut Meta schlägt es die Konkurrenz bei MemoryBench.
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Vergleichen Sie es mit dem übrigen Feld in die besten KI-Modelle im Oktober 2026, und lernen Sie Metas offenes Modell in Muse Spark Open erklärt kennen.
Quellen: Metas Entwicklerbeitrag „Put your ideas to work with Muse Wonder and Muse Wonder Full“; TechCrunch, „Meta releases its first frontier model, Muse Wonder“ (12. Oktober 2026); Artificial Analysis Intelligence Index (19. Oktober 2026); Arena-Text-Rangliste (15. Oktober 2026). Herstellerbenchmarks sind Angaben von Meta.
Alessandro Ecclesie AgazziGeschrieben von Alessandro Ecclesie Agazzi, Analytics Engineer in London. Aktualisiert am 21 Oktober 2026. Über mich