Tout savoir sur Muse Wonder

Muse Wonder en bref

Muse Wonder est un modèle de langage de Meta, sorti le 12 octobre 2026. Il s'agit d'une sortie très récente. C'est un modèle fermé : on y accède par API, auprès de Meta ou de l'un des 9 fournisseurs recensés sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les modèles de pointe (24 modèles dans cette catégorie sur le site).

Performances mesurées

Epoch AI publie 2 résultats pour Muse Wonder sur les tests de notre panier : trop peu pour calculer un indice de capacité fiable.

• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 99,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 82,1 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 131 072 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image, vidéo, PDF et audio.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Combien coûte Muse Wonder ?

Muse Wonder est facturé 4 $US par million de tokens en entrée et 20 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,12 $US ; mille fois cette tâche, 120 $US.

C'est 1,4 fois le prix de sortie médian des modèles de pointe (14,5 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,20 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Muse Wonder vise d'abord les tâches difficiles où la qualité prime sur le coût : raisonnement poussé, code complexe, analyses longues.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Muse Wonder sont :

• Claude Opus 5.5 (Anthropic, indice 95,9)
• GPT-5.6 Sol (OpenAI, indice 87,3)
• Claude Opus 5 (Anthropic, indice 92,7)
• GPT-5.4 (OpenAI, indice 87,2)