Meta เปิดตัวโมเดล AI "Muse Wonder" และ "Muse Wonder Full" รุ่นที่สูงกว่า เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 (ตามเวลาสหรัฐฯ) Meta วางตำแหน่งทั้งสองรุ่นเป็น "โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุดเท่าที่เคยมีมา" และระบุว่าสร้างขึ้นสำหรับเอเจนต์ AI ที่ช่วยจัดการธุระส่วนตัวและงานแทนผู้ใช้ เอเจนต์ AI คือ AI ที่รับคำสั่งแล้วดำเนินการหลายขั้นตอนด้วยตัวเอง เช่น ค้นหาข้อมูลหรือควบคุมแอป TechCrunch รายงานว่านี่เป็น "โมเดลระดับแนวหน้า" (โมเดลที่อยู่ในระดับเดียวกับโมเดลล้ำสมัยที่สุดของแต่ละบริษัท) ตัวแรกของ Meta
ความแตกต่างระหว่าง Muse Wonder และ Muse Wonder Full
ซีรีส์ Muse Wonder เป็นโมเดลที่ต่อจาก "Muse Spark" ซึ่งเปิดตัวในเดือนเมษายน 2026 Muse Spark เป็นโมเดลที่ขับเคลื่อน "Muse" เอเจนต์ AI ที่ Meta ประกาศในเดือนกันยายน ตามข้อมูลของ Meta โมเดลนี้ฝึกที่ "Prometheus" ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ของบริษัท และตามรายงานของ TechCrunch ศูนย์ข้อมูลนี้ตั้งอยู่ในรัฐโอไฮโอ
ความแตกต่างของทั้งสองโมเดลอยู่ที่ประสิทธิภาพและช่องทางที่ใช้งานได้
- Muse Wonder: ใช้ได้ใน Meta Model API สำหรับนักพัฒนา และเอเจนต์เขียนโค้ด Muse Code
- Muse Wonder Full: รุ่นที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า ใช้ได้เฉพาะในแพ็กเกจแบบเสียเงินบางแพ็กเกจของ Muse Code และไม่มีให้บริการผ่าน API
ตามเอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Meta Muse Wonder อ่านข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ได้ และตอบเป็นข้อความ ปริมาณที่จัดการได้ในครั้งเดียว (คอนเท็กซ์) อยู่ที่ประมาณ 1 ล้านโทเค็น ปัจจุบันเวอร์ชัน API อยู่ในสถานะ "พรีวิว" (ขั้นก่อนเวอร์ชันทางการ)
น้ำหนักโมเดล (ข้อมูลภายในของ AI) ไม่ได้เผยแพร่ ในเอกสารของ Meta Muse Wonder จัดอยู่ในกลุ่มโมเดลที่ให้บริการบนเซิร์ฟเวอร์ของ Meta ส่วนโมเดลเปิดที่รันบนคอมพิวเตอร์ของตนเองได้คือ "Muse Glimmer" ซึ่งเป็นอีกสายหนึ่ง
จุดเด่นคือ "Active Memory" และ "Active Focus"
Meta ยกความสามารถ 2 อย่างเป็นจุดเด่นของ Muse Wonder
- Active Memory: จดจำข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับผู้ใช้ข้ามบทสนทนา และดึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับงานปัจจุบันขึ้นมาใช้เอง
- Active Focus: ทำงานต่อไปแม้เป้าหมายจะยาก โดยลองวิธีอื่น ฝ่าอุปสรรค และปรับตามข้อมูลใหม่ เมื่อจำเป็นจะขอคำยืนยัน และจะถามผู้ใช้ก่อนดำเนินการที่สำคัญ
ตามรายงานของ CNBC Alexandr Wang หัวหน้าฝ่าย AI ของ Meta กล่าวว่า "งานในโลกจริงย่อมเจออุปสรรคเสมอ เราฝึกให้โมเดลไม่หยุดนิ่ง แต่ลองวิธีอื่น และถามผู้ใช้ได้ทุกเมื่อ"
Meta ระบุว่าโมเดลนี้มีความรู้ในด้านกฎหมาย การเงิน และการแพทย์ รวมถึงเก่งในงานเขียนโปรแกรมที่ใช้เวลานาน บล็อกทางการยกตัวอย่างการสร้างเกม 3 มิติจากภาพ และการวางแผนวิ่งโดยควบคุมเบราว์เซอร์และแอปหลายตัว
เบนช์มาร์กที่ Meta เผยแพร่
Meta เผยแพร่ผลเปรียบเทียบ Muse Wonder กับ Claude Fable 5.1 และ Claude Opus 5.5 ของ Anthropic และ GPT-6 Astra ของ OpenAI โดยหลักการแล้วเป็นการเปรียบเทียบด้วยการตั้งค่าที่คิดลึกที่สุด (max) ของแต่ละโมเดล และเป็นตารางที่ Meta รวบรวมเอง ในตารางมีทั้งตัวเลขจากหน่วยงานประเมินภายนอก เช่น Artificial Analysis, Vals AI, Surge และ Datacurve ตัวเลขที่แต่ละบริษัทเผยแพร่ และตัวเลขที่ Meta วัดเอง ปะปนกัน
รายการหลักที่ซีรีส์ Muse Wonder ทำได้ดีกว่ามีดังนี้ (เรียงตาม Muse Wonder Full / Muse Wonder / Fable 5.1 / GPT-6 Astra / Opus 5.5)
- MemoryBench (ความสามารถในการจดจำข้อมูลในบทสนทนายาว การประเมินของ Meta เอง): 85.5 / 85.6 / 79.0 / 81.4 / 81.5
- Harvey LAB-AA (การร่างเอกสารงานกฎหมาย): 13.1 / 10.0 / 6.4 / 8.6 / 4.2
- DeepSWE 1.1 (การพัฒนาซอฟต์แวร์ระยะยาว): 79.0 / 78.8 / 67.4 / 74.1 / 74.2
- SWE-Marathon (การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยาวยิ่งกว่า): 57.5 / 53.1 / 45.6 / 42.5 / 46.3
ตัวเลขของ Muse Wonder Full ใน SWE-Marathon วัดด้วยการตั้งค่า "xhigh" ซึ่งต่ำกว่าระดับสูงสุดหนึ่งขั้น นอกจากนี้ GPT-6 Astra วัดด้วย Codex และ Fable 5.1 วัดด้วย Claude Code จึงไม่ใช่การเปรียบเทียบภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน
ในทางกลับกัน ก็มีรายการที่โมเดลของบริษัทอื่นทำได้ดีกว่า
- HealthBench Pro (การตอบคำถามทางการแพทย์): 62.3 / 60.5 / 62.1 / 65.3 / 65.6
- Terminal-Bench 4.0-AA (งานพัฒนาในเทอร์มินัล): 57.1 / 52.0 / 52.0 / 59.1 / 59.6
- ProgramBench (การสร้างโปรแกรมตั้งแต่ศูนย์): 59.0 / 50.0 / 55.5 / 52.5 / 70.5
- OSWorld V2.1 (การควบคุมหน้าจอคอมพิวเตอร์ ประเมินรวมคะแนนบางส่วน): 78.4 / 72.6 / 80.7 / 75.8 / 81.8
- GDP.pdf (งานที่อิงเอกสาร PDF): 33.2 / 30.8 / 27.6 / 34.2 / 30.6
- Artificial Analysis Intelligence Index (ดัชนีรวม): 56 / 52 / 53 / 53 / 58
ในจำนวนนี้ ในดัชนีรวมและ ProgramBench มีเพียง Claude Opus 5.5 ที่ทำได้ดีกว่า Muse Wonder Full ส่วน Fable 5.1 และ GPT-6 Astra แพ้ Muse Wonder Full ในการตอบคำถามทางการแพทย์ Claude Opus 5.5 และ GPT-6 Astra ทำได้ดีกว่า ผลแพ้ชนะแตกต่างกันไปตามรายการ และไม่ได้ทำได้ดีกว่าบริษัทอื่นในทุกด้าน
ช่องทางที่ใช้งานได้และราคา
ID โมเดลบน Meta Model API คือ "muse-wonder-1.0" ตามหน้าราคาของ Meta ราคาต่อ 1 ล้านโทเค็นมีดังนี้
- อินพุต: 4.00 ดอลลาร์
- อินพุตที่แคชไว้ (กรณีส่งเนื้อหาเดิมซ้ำ): 0.20 ดอลลาร์
- เอาต์พุต: 20.00 ดอลลาร์
Muse Spark มี "Contributor mode" ที่ได้ราคาถูกลงแลกกับการให้ Meta นำเนื้อหาที่ส่งไปใช้ฝึกโมเดล แต่โหมดนี้ใช้ไม่ได้กับ API ของ Muse Wonder
Muse Code ใช้งานได้ด้วยแพ็กเกจรายเดือนเช่นกัน Muse Wonder ใช้ได้ในทุกแพ็กเกจเริ่มต้นที่ 5 ดอลลาร์ต่อเดือน ส่วน Muse Wonder Full ใช้ได้ใน "Power Usage" 50 ดอลลาร์ต่อเดือน และ "Maximum Usage" 200 ดอลลาร์ต่อเดือน ในแพ็กเกจแบบเสียเงินของ Muse Code จะเปิด Contributor mode ไว้เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งให้ปริมาณการใช้งานมากขึ้นแลกกับการนำเนื้อหาที่ส่งไปใช้ฝึกโมเดลของ Meta และสามารถปิดได้ในการตั้งค่า
Muse เอเจนต์ AI ก็จะใช้ Muse Wonder ได้ในเร็ว ๆ นี้ โดยจะเริ่มจากสมาชิกแพ็กเกจแบบเสียเงินตามลำดับ CNBC รายงานว่าการใช้งานในแอป Muse ต้องสมัครแพ็กเกจ 20 ดอลลาร์หรือ 100 ดอลลาร์ต่อเดือน
การให้บริการในญี่ปุ่นและข้อควรระวัง
ประกาศของ Meta ไม่ได้กล่าวถึงการให้บริการในญี่ปุ่น นโยบายการใช้งานตามภูมิภาคซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนดการใช้งาน Meta Model API ระบุว่า API "ไม่ได้ให้บริการในทุกประเทศ" และระบุรายชื่อประเทศและภูมิภาคที่ใช้งานไม่ได้ ซึ่งไม่มีญี่ปุ่นอยู่ในรายชื่อ อย่างไรก็ตาม นโยบายเดียวกันระบุว่าใช้ได้เฉพาะประเทศและภูมิภาคที่ Meta เปิดให้ใช้งานเท่านั้น และไม่มีการระบุอย่างเป็นทางการว่าสมัครใช้งานจากญี่ปุ่นได้จริงหรือไม่ จึงต้องตรวจสอบ สำหรับ Muse เอเจนต์ AI เอง มีรายงานว่าเริ่มให้บริการในสหรัฐฯ ในเดือนกันยายน และต่อมาขยายไปยังแคนาดา แต่ยังไม่มีการประกาศให้บริการในญี่ปุ่น
ด้านความปลอดภัย Meta ระบุว่าได้เสริมกลไกป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิดเกี่ยวกับอาวุธเคมี ชีวภาพ รังสี และนิวเคลียร์ (CBRN) และการโจมตีทางไซเบอร์อย่างเข้มข้นที่สุดเท่าที่เคยมีมา ตามเอกสารอธิบายโมเดล หากไม่มีมาตรการรับมือ ไม่อาจตัดความเป็นไปได้ที่โมเดลจะถึงระดับความเสี่ยงสูงในด้านเคมีและชีวภาพ จึงได้ใส่การฝึกเพิ่มเติมเพื่อความปลอดภัยและกลไกตรวจจับการใช้งานที่ไม่เหมาะสม และประเมินความเสี่ยงหลังใช้มาตรการว่าอยู่ใน "ระดับปานกลางหรือต่ำกว่า" Meta ระบุว่าจะ "เผยแพร่ในเร็ว ๆ นี้" สำหรับรายงานความปลอดภัยฉบับละเอียด เอกสารอธิบายโมเดลยังระบุชัดว่า การให้เหตุผลเชิงพื้นที่ เช่น 3 มิติ ยังคงเป็นจุดอ่อน และไม่ได้ออกแบบมาให้ผู้ที่อายุต่ำกว่า 18 ปีใช้งาน
มุมมองของกองบรรณาธิการ CoAI
Muse Wonder เป็นโมเดลที่ Meta ชูความสามารถที่ส่งผลเมื่อนำเอเจนต์ AI ไปใช้กับธุระจริง คือ "ความสามารถในการจดจำ" และ "ความสามารถในการทำงานจนสำเร็จ" ในการเปรียบเทียบของ Meta เอง โมเดลนี้ทำได้ดีกว่าโมเดลระดับสูงสุดของบริษัทอื่นในด้านความจำและงานพัฒนาระยะยาว แต่ในบางรายการ เช่น การตอบคำถามทางการแพทย์ การควบคุมหน้าจอ และดัชนีรวม ยังตามหลัง Claude Opus 5.5 และโมเดลอื่น ๆ จุดแข็งจึงชัดเจน
ราคา API ที่เปิดเผยออกมา คืออินพุต 4 ดอลลาร์และเอาต์พุต 20 ดอลลาร์ ทำให้เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายกับโมเดลระดับสูงสุดของบริษัทอื่นได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังเป็นพรีวิว และยังไม่มีการเปิดเผยเงื่อนไขการให้บริการอย่างเป็นทางการในญี่ปุ่น รวมถึงกำหนดการนำไปใช้ในแอป Muse ต้องรอข่าวต่อไปว่า Muse จะใช้งานในญี่ปุ่นได้หรือไม่ รวมถึง "Muse Charm" อุปกรณ์เฉพาะที่ประกาศในงาน Meta Connect เมื่อเดือนกันยายน
แหล่งที่มา
- Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full: Frontier Models for Agents (Meta)
- Muse Wonder: A Frontier Model For Personal & Professional AI Agents (Meta AI Research)
- Muse Wonder Model Card (Meta AI Research)
- Models (Meta Model API)
- Pricing and rate limits (Meta Model API)
- Muse Code (Meta)
- Meta Model API Model Designation and Geographic Use Policy (Meta)
- Meta releases its first frontier model, Muse Wonder (TechCrunch)
- Meta debuts Muse Wonder AI model in latest test of users' willingness to pay (CNBC)
- Introducing Muse: The World’s First Personal AI Agent Built for Everyone (Meta)
- Meta’s Muse AI Agent Is Now Available in Canada (iPhone in Canada)
