Muse Wonder
Filiation
- Entreprise
- Meta
- Famille
- Muse Wonder
- Assistants qui le proposent
- Meta AIoffre payante, abonnés Muse (agent personnel), Muse Code (page officielle ↗)
- Prix de l'API
- non relevé
Liens lus le 10/11/2026 sur les pages des entreprises, la presse en secours ; un lien donné pour une famille ne vaut que pour sa dernière version.
Rang dans chaque épreuve
- Intelligence généraleEpoch AI, indice ECI162,0159,6 à 164,715e sur 71
- Préférence des utilisateursLMArena, score Elo15113e sur 68
- Tâches d'agentEpoch AI, APEX-Agents66,1 %55,7 à 76,59e sur 52
- Tâches de codeEpoch AI, CursorBench50,4 %5e sur 18
- Correction de codeEpoch AI, DeepSWEnon mesuré
Chaque case de la réglette vaut un dixième du classement ; la 1re réunit les mieux classés. Rang parmi les modèles sortis en 2026 et mesurés par l'épreuve. Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking » (CC BY 4.0) ; LMArena, texte avec contrôle du style (CC BY 4.0) ; relevé du 10 novembre 2026.
Réglages d'effort
| Réglage | Électricité d'une tâche | Tâches réussies | Jetons par tâche |
|---|---|---|---|
| CursorBench, tâches de code | |||
| minimal | non estimée | 34,2 % | 9 761 |
| low | non estimée | 41,7 % | 18 880 |
| medium | non estimée | 45,2 % | 27 124 |
| high | non estimée | 46,1 % | 33 612 |
| xhigh | non estimée | 48,2 % | 39 564 |
| max | non estimée | 50,4 % | 49 692 |
Méthode de l'estimation
Le réglage d'effort dit combien le modèle raisonne avant de répondre : plus il est haut, plus il écrit de jetons, et plus la tâche demande d'électricité. Les jetons par tâche sont mesurés par Epoch AI.
Électricité : estimation de Projet Celsius. Jetons de la tâche × électricité d'écrire 1 000 jetons pour la taille du modèle (Base Impact de l'IA, IA-0011), × la surconsommation du centre de données (PUE). Le périmètre compte le calcul sur les serveurs et le refroidissement ; il ne compte ni la fabrication des puces, ni l'entraînement, ni le réseau, ni l'appareil. CursorBench compte les jetons lus et écrits ensemble : la fourchette va de « tous lus » à « tous écrits ». DeepSWE compte les jetons écrits : la fourchette part de l'écriture seule.
Taille du modèle inconnue : l'électricité n'est pas estimée. Repère : une question rapide à un assistant demande environ 0,3 Wh.
Muse Wonder parmi les modèles de Meta, intelligence générale
Indice ECI d'Epoch AI et son intervalle à 95 %, selon la date de sortie ; 6 modèles de Meta sortis en 2026 et mesurés par l'indice ECI
Point : l'indice mesuré, à la date de sortieTrait : l'intervalle à 95 %Muse Wonder
Source : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », indice ECI. Licence CC BY 4.0.
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