Meta AI · États-Unis · sorti le Meta AI · États-Unis · 12 octobre 2026
Estimationenviron 12 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
93,5de 92,2 à 94,7
Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du . Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.
| Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
|---|---|---|
| Agents personnels et professionnels | ||
| Personal Superintelligence Index | 54,3 % | indice interne de Meta, sept évaluations dont AutomationBench-AA |
| Vals Finance Agent V2 | 56,6 % | repris de Vals AI |
| HealthBench Pro | 60,5 % | calculé par Meta |
| GDP.pdf | 30,8 % | repris de Surge |
| JobBench | 70,5 % | source non précisée par Meta |
| OSWorld V2.1score partiel | 72,6 % | calculé par Meta |
| OSWorld V2.1réussite complète | 34,3 % | calculé par Meta |
| MemoryBench | 85,6 % | évaluation interne de Meta |
| Code | ||
| DeepSWE 1.1 | 78,8 % | repris de Datacurve |
| SWE-Marathon | 53,1 % | repris d'Abundant AI |
| ProgramBench | 50,0 % | calculé par Meta (harnais mini-swe-agent) |
Meta compare Muse Wonder à Muse Wonder Full, Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5, tous à l'effort de raisonnement maximal. L'indice PSI et MemoryBench sont des évaluations internes de Meta. Relu le sur la page de Meta AI, avec sa note de méthode et son annonce.
Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Wonder (Max) | 52,4 | non publié | 159,0 jetons/s | 34,8 s | 4 $ / 20 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 19 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Agent Arena, le classement des agents d'Arena, observe de vraies sessions de travail : des internautes confient une tâche à un agent (écrire du code, chercher, analyser des fichiers) dont le modèle est tiré au sort et reste caché. Le score net dit de combien de points ce modèle fait monter ou baisser les signes de réussite de ces sessions (tâche validée, compliments, corrections réussies, erreurs rattrapées, aucun outil inventé) par rapport au modèle moyen du classement, qui vaut 0 %. Il ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
| Version évaluée | Rang | Score net | Intervalle à 95 % | Sessions |
|---|---|---|---|---|
| Muse Wonder (Max) | 12e sur 53 | +3,8 % | de +2,2 à +5,4 % | 9 689 |
Score net et intervalle de confiance à 95 % en points de pourcentage. Rang parmi les 53 modèles du classement, où un même modèle peut paraître à plusieurs niveaux d'effort. Classement publié par Arena le 19 octobre 2026, repris de son jeu de données public sous licence CC BY 4.0.
Source : Arena (Agent Arena), CC BY 4.0 · la méthode
STEMBench d'Ulam soumet aux modèles 120 tâches de recherche en sciences et en ingénierie, tenues secrètes, 20 dans chacun de six domaines. Chaque tâche reçoit une note de 0 à 4 : un niveau entier, de 0 (aucun progrès exploitable) à 4 (l'objectif entier atteint), affiné par un indice de qualité. La moyenne compte toutes les tâches, tentatives notées zéro comprises. Elle ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
Deux des dix passages ont travaillé avec des outils (recherche de sources, exécution de code, fichiers) : les passages avec outils ne se comparent pas directement aux autres.
sans outils
Moyenne2,683 sur 4
Instantané du 14 octobre 2026 (STEMBench120, version 1.0.0). Rang parmi les 10 passages publiés par Ulam, tous réglages confondus. Sur une même tâche, Ulam tient deux notes à moins de 0,05 l'une de l'autre pour égales. Aucun des 10 passages n'a atteint l'objectif entier d'une tâche.
Source : Ulam STEMBench
Non. Muse Wonder est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.
Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →
Une sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.
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