Muse Wonder chegou: preço igual ao do Opus 5.5, e a versão que lidera a tabela não está na API

O que você leva deste artigo

• São dois modelos: o Muse Wonder (muse-wonder-1.0), na Meta Model API e no Muse Code, e o Muse Wonder Full, só na assinatura do Muse Code, a partir de US$ 50 por mês.
• O Muse Wonder custa US$ 4 de entrada, US$ 0,20 em cache e US$ 20 de saída por milhão de tokens: o preço do Claude Opus 5.5, sem sobretaxa na janela de 1 milhão de tokens.
• Na tabela da Meta, o Wonder Full tem a maior nota em 6 das 14 linhas, quase todas em agente de escritório e programação longa.
• O Muse Wonder, o que se compra por token, fica atrás do Opus 5.5 em 9 das 14 linhas publicadas pela própria Meta.
• Três provas da tabela são internas da Meta, e os concorrentes foram rodados no "melhor esforço", nas palavras do relatório técnico.
• No Muse Code, o modo Contributor, que usa prompts, código e arquivos para treinar modelos da Meta, vem ligado por padrão. Na API por uso, ele não existe para o Muse Wonder.
• Até 13 de outubro, nenhuma medição independente tinha saído: a Epoch AI só tinha cadastrado o modelo.

O que a Meta lançou, e onde dá para usar

Mark Zuckerberg anunciou o Muse Wonder no X em 12 de outubro de 2026, às 13h55 de Brasília, como a nova família de modelos de fronteira da Meta. São dois modelos. O Muse Wonder é a versão rápida, e o Muse Wonder Full é o modelo completo. Os dois vêm do Meta Superintelligence Labs, a divisão que a Meta montou há pouco mais de um ano para refazer a sua inteligência artificial do zero, e sucedem o Muse Spark, lançado em abril.

A confirmação não depende de print. O identificador muse-wonder-1.0 está na documentação da Meta Model API, com preço publicado, e o relatório técnico (model card) traz a data de lançamento, a metodologia de cada prova e as avaliações de segurança. Os números deste texto vêm dessas páginas, e a tabela do anúncio bate célula por célula com a da página de desenvolvedores.

A ficha publicada do Muse Wonder: janela de 1.048.576 tokens, entrada em texto, imagem, vídeo, áudio e PDF, resposta em texto e nível de raciocínio ajustável do "minimal" ao "max". O treino foi feito no Prometheus, o centro de dados da Meta na escala de gigawatt. A documentação ainda chama o modelo de prévia, e o corte de conhecimento e o tamanho máximo de resposta não foram publicados.

Onde cada versão roda é a primeira diferença que importa para quem vai pagar:

• Muse Wonder (muse-wonder-1.0): na Meta Model API, cobrado por token, e no Muse Code, a ferramenta de programação da Meta no terminal, em todos os planos. A página do modelo também aponta o OpenRouter.
• Muse Wonder Full (muse-wonder-full-1.0): só no Muse Code, nos planos Power Usage (US$ 50 por mês) e Maximum Usage (US$ 200 por mês). Não tem API nem preço por token.
• App Muse: o agente pessoal da Meta vai usar o Muse Wonder "em breve", primeiro para assinantes. O agente foi lançado em setembro só nos Estados Unidos.

A tabela da Meta, linha por linha

A Meta publicou 14 linhas de resultado, todas em esforço máximo, contra três modelos: Claude Opus 5.5 e Claude Fable 5.1, da Anthropic, e GPT-6 Astra, da OpenAI. Contando a maior nota de cada linha, a família Muse Wonder fica com 7 (seis do Full e uma do Wonder), o Opus 5.5 com 6 e o GPT-6 Astra com 1. O Fable 5.1 não lidera nenhuma.

As vitórias da Meta se concentram em dois tipos de trabalho. O primeiro é agente de escritório: o Full lidera trabalho jurídico (Harvey LAB-AA, 13,1 contra 8,6 do melhor rival), análise financeira e automação de processo. O segundo é programação longa: 79,0 no DeepSWE, contra 74,2 do Opus 5.5, e 57,5 no SWE-Marathon, uma prova de projetos de engenharia muito longos, contra 46,3. As derrotas também têm padrão: escrever um programa do zero (ProgramBench, 59,0 contra 70,5 do Opus), trabalho em terminal, uso de computador pela tela e perguntas de saúde.

Muse Wonder e Wonder Full contra Opus 5.5, Fable 5.1 e GPT-6 Astra, nos números publicados pela Meta

	Muse Wonder na API, US$ 4 / US$ 20	Wonder Full só no Muse Code	Opus 5.5 US$ 4 / US$ 20	Fable 5.1 US$ 10 / US$ 50	GPT-6 Astra US$ 10 / US$ 50
Índice de agente pessoal Personal Superintelligence Index, interno	54,3	59,1	55,2	49,9	54,5
Trabalho jurídico Harvey LAB-AA	10,0	13,1	4,2	6,4	8,6
Análise financeira Vals Finance Agent V2	56,6	59,1	58,6	58,9	53,5
Perguntas de saúde HealthBench Pro	60,5	62,3	65,6	62,1	65,3
Automação de processo AutomationBench-AA	39,1	45,4	41,2	32,1	41,6
Trabalho a partir de PDF GDP.pdf	30,8	33,2	30,6	27,6	34,2
Tarefas de escritório com ferramentas JobBench	70,5	75,3	75,4	73,1	66,1
Uso de computador OSWorld V2.1, nota parcial	72,6	78,4	81,8	80,7	75,8
Memória em conversa longa MemoryBench, interno	85,6	85,5	81,5	79,0	81,4
Trabalho em terminal Terminal-Bench 4.0-AA	52,0	57,1	59,6	52,0	59,1
Programação longa DeepSWE 1.1	78,8	79,0	74,2	67,4	74,1
Projetos muito longos SWE-Marathon	53,1	57,5 (xhigh)	46,3	45,6	42,5
Programa escrito do zero ProgramBench	50,0	59,0	70,5	55,5	52,5
Índice geral Artificial Analysis, citado pela Meta	52	56	58	53	53

Lida de relance, a tabela engana num ponto. A coluna que mais vence é a do Full, e o Full não é o modelo que você coloca dentro de um sistema: ele roda no Muse Code, para quem programa no terminal. Quem vai integrar IA num atendimento, num CRM ou num fluxo de documentos compra o Muse Wonder, e a coluna dele conta outra história.

Mesmo preço do Opus 5.5: a comparação que importa

O Muse Wonder custa US$ 4 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,20 em cache e US$ 20 de saída. É exatamente a tabela do Claude Opus 5.5, centavo por centavo, nas três linhas. Com o preço empatado, a comparação fica só na nota, e nas 14 linhas da própria Meta o Opus 5.5 fica na frente do Muse Wonder em 9.

O Muse Wonder ganha em cinco: trabalho jurídico (10,0 contra 4,2), memória em conversa longa (85,6 contra 81,5), as duas provas de programação longa (78,8 contra 74,2 no DeepSWE e 53,1 contra 46,3 no SWE-Marathon) e trabalho a partir de PDF, por 0,2 ponto. O Opus leva o resto, com folga em três: programa escrito do zero (70,5 contra 50,0), uso de computador (81,8 contra 72,6) e terminal (59,6 contra 52,0). No FocusBench, a prova de persistência em tarefa que a Meta publicou à parte, o Opus 5.5 também fica na frente, com 45,8% contra 44,9%.

Contra os modelos mais caros da tabela, a conta muda. O Claude Fable 5.1 e o GPT-6 Astra cobram US$ 10 de entrada e US$ 50 de saída, e o Muse Wonder sai por 40% disso. Contra o Fable 5.1, o Wonder ganha 7 linhas, perde 6 e empata uma. Contra o Astra, ganha 6 e perde 8. Ficar perto do Fable 5.1 por dois quintos do preço é o argumento comercial mais sólido da Meta, mais do que a liderança da tabela.

Duas linhas da tabela de preços pesam a favor do Muse Wonder. Não há sobretaxa de contexto longo: o pedido que ocupa quase toda a janela paga a mesma tarifa por token que um pedido curto, como na Anthropic, enquanto a OpenAI cobra US$ 20 e US$ 75 no GPT-6 Astra acima de 272 mil tokens. E a busca na web custa US$ 2,50 por mil buscas, além dos tokens. Contra o próprio irmão menor, o Muse Spark 1.3, o Wonder custa 3,2 vezes mais na entrada e cerca de 4,7 vezes na saída. Se o Spark já resolve a sua tarefa, não há motivo para trocar.

Preço igual tira o preço da conversa. Sobra saber em qual trabalho cada modelo erra menos, e a tabela da própria Meta responde isso melhor que a manchete.

Como a Meta mediu, e o que isso muda na leitura

Todo número até aqui foi publicado por quem vende. O relatório técnico da Meta descreve o método prova por prova, e essa descrição mostra limites que a tabela sozinha esconde.

• Três resultados são da casa. O MemoryBench e o FocusBench são avaliações internas da Meta, e o índice de agente pessoal (PSI) mistura sete provas, entre elas o FocusBench e uma de navegação também interna. A família Muse lidera as três.
• Concorrente rodado no "melhor esforço". Quando não havia resultado de terceiro ou do próprio fabricante, a Meta rodou os rivais ela mesma, e o relatório avisa que prompts, ferramentas e ambiente podem não estar ajustados da melhor forma para os modelos dos outros.
• O SWE-Marathon não é comparação controlada. O relatório diz isso com todas as letras: o GPT-6 Astra rodou no Codex, o Fable 5.1 no Claude Code, e o Wonder Full foi medido em xhigh, não em max.
• Parte das provas vem de terceiros. Artificial Analysis (trabalho jurídico, automação e terminal), Vals AI (finanças), Surge (PDF) e Datacurve (DeepSWE). Esses resultados pesam mais que os internos.
• Recusa conta como erro. Pedido que o modelo recusa fica na conta com nota zero, em vez de sair dela. É a escolha mais dura com o próprio modelo.

O índice geral da Artificial Analysis, que a Meta incluiu no próprio anúncio, resume a situação: Opus 5.5 com 58, Wonder Full com 56 e Muse Wonder com 52, empatado com o GPT-6.1 Sol e um ponto atrás do Fable 5.1 e do GPT-6 Astra. A Meta chegou à fronteira, como diz o anúncio. Ainda não passou do Opus 5.5 na medida mais ampla que ela mesma escolheu mostrar.

O anúncio tem ainda um argumento sem tabela, sobre generalização. Segundo a Meta, o Wonder Full rende em tarefas que não foram treinadas mais do que o Muse Spark 1.3 renderia no mesmo nível de acerto nas tarefas treinadas, porque parte de um modelo base maior. É uma resposta direta à desconfiança de que modelos são ajustados para ir bem em prova. O gráfico é da própria Meta, sem número publicado por tarefa.

O Wonder Full mora dentro do Muse Code

O modelo que lidera a tabela não tem API. O Muse Wonder Full só roda no Muse Code, a ferramenta de programação com vários agentes que a Meta oferece no terminal, e só nos dois planos mais caros. A documentação faz questão de avisar: pôr o raciocínio no máximo no Muse Wonder da API não manda o pedido para o Full.

Os planos do Muse Code, segundo a página do produto:

• Everyday Usage, US$ 5 por mês: de 10 a 50 pedidos a cada 5 horas, com acesso à família Muse, incluindo o Muse Wonder.
• High Usage, US$ 15 por mês: 5 vezes o uso do plano Everyday.
• Power Usage, US$ 50 por mês: 20 vezes o uso, e o primeiro plano com o Wonder Full.
• Maximum Usage, US$ 200 por mês: 80 vezes o uso, também com o Wonder Full.

Para quem programa, US$ 50 por mês pelo modelo de maior nota em programação longa da tabela é preço de teste, e vale o teste. Para empresa que quer IA dentro de um processo, como atendimento, triagem de documento ou CRM, o Full não é opção hoje, porque não há como chamá-lo de outro sistema. A escolha real fica entre o Muse Wonder e os modelos da Anthropic, da OpenAI e do Google que já têm API.

O modo que treina com o seu código vem ligado

Este é o ponto que mais pesa para empresa, e ele não aparece no anúncio. A Meta oferece dois modos de uso. No Standard, o conteúdo que você envia (prompts, código, arquivos, contexto e as respostas do modelo) não é usado para treinar modelos da Meta. No Contributor, você ganha mais uso, ou preço menor, e em troca autoriza a Meta a usar esse conteúdo para treinar modelos futuros.

Na Meta Model API, o Muse Wonder só roda em Standard: quem paga por token não está treinando a Meta. No Muse Code é o contrário. A documentação diz que as assinaturas começam em Contributor, ligado por padrão, e que dá para desligar a qualquer momento nas configurações.

Para uma empresa brasileira, isso é assunto de LGPD e de contrato. Quem abre no Muse Code um repositório com dados de cliente, um contrato ou uma planilha de RH sem mexer na configuração está entregando esse material para treino. Desligar é simples. O risco é ninguém lembrar de desligar. Se a sua equipe vai testar o Muse Code, desligue o Contributor antes da primeira sessão e registre a regra na política interna de uso de IA.

Pela API, o Muse Wonder não aprende com o que você manda. No Muse Code, aprende, até alguém desligar.

Segurança: o que o relatório técnico admite

A Meta avaliou a versão mais capaz, o Full, pelo seu próprio protocolo de risco. Sem as travas, a empresa não descarta que o modelo chegue ao patamar alto de risco em química e biologia, e por isso aplicou treino de segurança e classificadores no sistema. Com as travas, classifica o risco como moderado ou menor em todas as áreas. Em cibersegurança e perda de controle, o modelo já ficava nesse patamar sem as travas.

Um número de cibersegurança mostra a capacidade melhor que a classificação. No ExploitGym, o Full capturou 92 alvos, mas só 21 pela falha que a prova queria que ele explorasse. Os outros 71 vieram por falhas que os autores da prova não tinham previsto. Para quem defende sistema, isso é capacidade útil. Para quem dá a um agente acesso a servidor, é a prova de que ele encontra caminhos que ninguém desenhou.

No comportamento, a Meta relata 0% de ação prejudicial no teste de desalinhamento de agente e 87,3% no MASK, que mede se o modelo mantém a honestidade sob pressão. O relatório também lista limitações: raciocínio visual e espacial, sobretudo em 3D, e desempenho que pode cair em idiomas fora do conjunto mais forte. Para agentes, a recomendação é exigir confirmação humana antes de qualquer ação irreversível. O relatório completo de segurança, segundo a Meta, sai em breve.

O que já foi medido fora da Meta

Nada, até esta publicação. O nosso AI Benchmark reúne só medições que não dependem do fabricante, e o Muse Wonder entrou nele sozinho às 17h25 de 12 de outubro, na primeira apuração depois que a Epoch AI o cadastrou, com sete níveis de raciocínio, do minimal ao max. Nenhuma prova saiu ainda: sem o índice da Epoch AI, sem nota na Arena e sem LiveBench.

O Wonder Full nem foi cadastrado. Sem API, quem mede modelos de forma independente não tem como testá-lo do jeito que testa os outros, e pode ser que ele nunca apareça numa medição externa. Por isso ele está no AI Benchmark como modelo anunciado, com página própria e a análise do que a Meta publicou, sem nota independente.

Quando as medições do Muse Wonder saírem, ele sobe para o ranking sem ninguém digitar número. A página do Muse Wonder já mostra a ficha, o preço e a análise, e passa a mostrar as notas assim que elas existirem.

O que fazer esta semana

Se você usa IA pelo aplicativo, nada muda por enquanto: o Muse Wonder chega ao Muse "em breve", primeiro para assinantes, e o agente Muse foi lançado só nos Estados Unidos.

Se você tem um sistema que chama a API de um modelo, as decisões cabem em cinco linhas:

• Se você usa o Opus 5.5 em programação longa ou em leitura de documento jurídico, teste o Muse Wonder com as mesmas tarefas. O preço é igual, e são justamente as linhas em que ele vence na tabela da Meta.
• Se o trabalho é uso de computador, terminal ou programa escrito do zero, fique onde está. São as linhas em que o Opus 5.5 abre mais distância.
• Se você paga Fable 5.1 ou GPT-6 Astra, o Muse Wonder custa 40% disso e fica perto em boa parte da tabela. É o caso com mais chance de economia e o primeiro a testar.
• Se a sua equipe vai experimentar o Muse Code, desligue o modo Contributor antes de abrir qualquer repositório ou documento de cliente.
• Se o Muse Spark 1.3 já resolve, continue nele: o Wonder custa 3,2 vezes mais na entrada e cerca de 4,7 vezes na saída.

A forma barata de decidir é medir: separar dez tarefas reais, rodar nos modelos candidatos e anotar acerto e custo de cada uma. Leva uma tarde, e evita meses pagando pelo modelo errado. É por esse teste que a ROO3 começa a consultoria em IA para empresas, porque modelo bom em tabela de lançamento nem sempre é o melhor no trabalho de quem vai usar.

O que ainda não dá para dizer

Primeiro, a posição do Muse Wonder entre os modelos. Sem medição independente, o que existe é a tabela da Meta, com três resultados internos e rivais rodados no melhor esforço. Ela aponta força em programação longa e em agente de escritório, mas não prova.

Segundo, o Brasil. A Meta Model API funciona na maior parte dos países onde o Meta AI está disponível, e o Brasil não está na lista de territórios restritos da política geográfica da Meta. Para o Muse Wonder dentro do app Muse, não há data nem lista de países.

Terceiro, o que a Meta fará com o resto da linha. O anúncio diz que o Muse Wonder vai servir para desenvolver modelos especializados para todos os usuários do Muse. Se esses modelos menores herdarem parte da capacidade a preço de Muse Spark, a conta de quem roda volume muda mais do que mudou com este lançamento. Para comparar com os outros lançamentos do mês, veja a análise do Opus 5.5, o modelo que o Muse Wonder precisa vencer pelo mesmo preço.

Perguntas frequentes

O que é o Muse Wonder?

É a nova família de modelos de IA da Meta, lançada em 12 de outubro de 2026 pelo Meta Superintelligence Labs. Tem duas versões: o Muse Wonder, vendido por token na Meta Model API e usado no Muse Code, e o Muse Wonder Full, de maior capacidade, só na assinatura do Muse Code. Os dois são voltados para agentes que executam trabalho de escritório e programação longa, com janela de 1.048.576 tokens.

Quanto custa o Muse Wonder?

Na Meta Model API, US$ 4 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,20 em cache e US$ 20 de saída, sem sobretaxa de contexto longo. A busca na web custa US$ 2,50 por mil buscas. O Muse Wonder Full não tem preço por token: vem nos planos Power Usage (US$ 50 por mês) e Maximum Usage (US$ 200 por mês) do Muse Code.

O Muse Wonder é melhor que o Claude Opus 5.5?

Custa o mesmo e, na tabela publicada pela própria Meta, fica atrás do Opus 5.5 em 9 de 14 provas. Ganha em programação longa (DeepSWE e SWE-Marathon), memória em conversa longa, trabalho jurídico e trabalho a partir de PDF. O Muse Wonder Full fica na frente do Opus 5.5 em 8 de 14, mas só existe dentro do Muse Code, sem API.

Dá para usar o Muse Wonder Full pela API?

Não. A documentação da Meta diz que o Full está disponível só no Muse Code, com assinatura dos planos Power Usage e Maximum Usage, e que colocar o raciocínio no máximo no Muse Wonder da API não seleciona o Full.

O Muse Code usa o meu código para treinar a IA da Meta?

Por padrão, sim. Nas assinaturas do Muse Code o modo Contributor vem ligado: ele dá mais uso em troca de permissão para a Meta usar prompts, código, arquivos e respostas no treino de modelos futuros. Dá para desligar nas configurações. Na Meta Model API, o Muse Wonder só roda no modo Standard, em que o conteúdo não é usado para treino.

O Muse Wonder já está no AI Benchmark da ROO3?

Sim, desde as 17h25 de 12 de outubro de 2026, quando a Epoch AI o cadastrou, ainda sem nenhuma prova medida. O Muse Wonder Full aparece como modelo anunciado, porque nenhuma fonte independente o cadastrou. Os dois têm página com a análise do que a Meta publicou, e as notas independentes entram sozinhas quando saírem.

Fontes

• Mark Zuckerberg no X, anúncio do Muse Wonder (12 de outubro de 2026)
• Meta, Muse Wonder: A Frontier Model For Personal & Professional AI Agents (anúncio, tabela e gráficos)
• Meta, Muse Wonder Model Card (metodologia de cada prova e avaliações de segurança)
• Meta for Developers, página do Muse Wonder (identificadores, preço e planos)
• Meta Model API, Models (janela de contexto, disponibilidade e níveis de raciocínio)
• Meta Model API, Pricing and rate limits (preço, modos Standard e Contributor)
• Meta, Muse Code (planos de assinatura)
• Claude Platform Docs, Pricing (preço do Opus 5.5 e do Fable 5.1)
• OpenAI, API pricing (preço do GPT-6 Astra, incluindo contexto longo)
• Epoch AI, dados de benchmark (cadastro do Muse Wonder, sob CC BY 4.0)

Rodrigo Fávaro

Fundador da ROO3, agência de marketing e tecnologia em São José do Rio Preto. Constrói produtos com IA em produção (Tobia, gerar.app, Pense Mercado) e mantém o AI Benchmark, ranking público de modelos de IA. Veja a consultoria em IA da ROO3.

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