Muse Wonder und Muse Wonder Full sind zwei Größen derselben Meta-Modellfamilie, die am 12. Oktober 2026 gemeinsam veröffentlicht wurden. Wonder ist das Modell, das Sie aufrufen können: muse-wonder-1.0 über die Meta Model API zu $4 / $20 pro Million Tokens und in jedem Muse Code Plan. Wonder Full ist das Modell, das Metas Schlagzeilen-Benchmarks beschreiben: vier Punkte höher im Artificial Analysis Index, vorn bei langen Coding-Läufen und rechtlichen Aufgaben, und ausschließlich für Muse Code Abonnenten verfügbar, die $50 oder $200 pro Monat zahlen – ohne API und ohne Preis pro Token.
Diese Aufteilung ist für einen Entwickler die ganze Geschichte. Dieser Beitrag zeigt, worin sich die beiden unterscheiden, worin nicht, was jeder in der Praxis kostet und wie Sie entscheiden, welcher für Ihre Arbeit der richtige ist. Beginnen Sie mit dem Muse Wonder Erklärartikel, wenn die Familie neu für Sie ist.
Direkter Vergleich
| Muse Wonder | Muse Wonder Full | |
|---|---|---|
| Modell-ID | muse-wonder-1.0 |
muse-wonder-full-1.0 (nur Muse Code) |
| API-Zugang | Ja: Responses, Chat Completions, Messages | Nein |
| Muse Code Pläne | Everyday ($5) und aufwärts | Power ($50), Maximum ($200) |
| Preis pro Token | $4 Eingabe / $20 Ausgabe / $0.20 im Cache | Keiner veröffentlicht |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 1M Tokens |
| Eingaben | Text, Bild, Video, Audio | Gleich |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 52 | 56 |
| Coding Agents Index | 63 | 68 |
| Halluzinationsrate (AA) | 27% | 23% |
| Gateways von Drittanbietern | Vercel, Cloudflare | Keine |
| Gewichte | Geschlossen | Geschlossen |
Alles, was Meta architektonisch beschreibt – Active Memory, Active Focus, multimodale Eingaben, Computer-Nutzung, Sub-Agent-Delegierung – gilt für beide. Der Unterschied ist die Skalierung: Meta sagt, Full performe bei unbekannten Aufgaben besser, als der Muse Spark Trend vorhergesagt hatte, und führt das auf ein größeres Basismodell zurück.
Wo Full die Führung übernimmt
Metas Modellkarte, gemessen mit maximaler Reasoning-Effort:
| Benchmark | Wonder Full | Wonder | Abstand |
|---|---|---|---|
| Harvey LAB-AA (Recht) | 13.1 | 10.0 | +3.1 |
| AutomationBench-AA | 45.4 | 39.1 | +6.3 |
| JobBench | 75.3 | 70.5 | +4.8 |
| SWE-Marathon | 57.5 | 53.1 | +4.4 |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 57.1 | 52.0 | +5.1 |
| HealthBench Pro | 62.3 | 60.5 | +1.8 |
| DeepSWE 1.1 | 79.0 | 78.8 | +0.2 |
Der unabhängige Lauf von Artificial Analysis bestätigt die Richtung. Full erzielt 56 zu Wonders 52 im Gesamtwert, 57 % zu 52 % bei Terminal-Bench 4.0, 68 zu 63 im Coding Agents Index, und halluziniert seltener (23 % gegenüber 27 %). Auf Metas internem FocusBench, dem Ausdauertest hinter Active Focus, führt Full alle Modelle mit 54.2 % an, während Wonder bei 44.9 % liegt, hinter GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5.
Eine Ausnahme: Auf Metas MemoryBench liegt Wonder knapp vor Full, mit 85.6 zu 85.5. Beim Memory sind beide gleichauf.
Der Abstand ist also real, aber ungleichmäßig. Bei kurzen Software-Aufgaben (DeepSWE) verschwindet er. Bei langer, hindernisreicher Arbeit – der Kategorie, für die Meta die Familie gebaut hat – beträgt er vier bis sechs Punkte. Im Coding Agents Index erreicht Full mit 68 Claude Code auf Sonnet 5.5 und schlägt Opus 5.5 mit 66; Wonder liegt mit 63 hinter allen dreien.
Was jedes Modell kostet
Muse Wonder wird pro Token abgerechnet. Artificial Analysis hat $4.52 pro Aufgabe des Intelligence Index bei maximalem Effort gemessen, unter Claude Opus 5.5 ($5.98) und über GPT-6 Astra ($3.26). Ein typischer agentischer Lauf, der einen wachsenden Kontext immer wieder mitsendet, verbringt den größten Teil seines Budgets mit gecachten Eingaben zum Preis von $0.20; der Preisbeitrag rechnet die Beispiele durch.
Muse Wonder Full hat keinen Token-Preis, also gibt es keine Zahl pro Aufgabe. Seine Kosten sind ein Abo: $50 pro Monat für Power (20-fache Nutzung des Everyday-Plans) oder $200 für Maximum (80-fach). Beide teilen sich die Nutzungs-Resets nach fünf Stunden und pro Woche. Für eine Person, die den ganzen Tag programmiert, sind $50 pro Monat günstig verglichen mit den API-Ausgaben für ein beliebiges Frontier-Modell. Für ein Team, das Full hinter einem Produkt anbieten will, gibt es keinen Weg – zu keinem Preis.
Beachten Sie die Datenbedingungen. Muse Code Abos laufen standardmäßig im Contributor-Modus, in dem Meta Ihre Prompts, Code und Ausgaben zum Training verwenden darf. API-Traffic im Standard-Modus wird nicht fürs Training genutzt. Contributor abzuschalten ist ein einziger Schalter, aber er ist aktiviert, bis Sie ihn umlegen.
Auf welchem Modell Sie bauen können
Das ist die praktische Grenze. Alles, was Sie an Nutzer ausliefern, läuft auf Wonder, denn Full hat keine API, kein Gateway und kein SDK. Die Full-Zahlen in Metas Launch-Material sind real, und sie beschreiben zugleich ein Werkzeug, das Sie selbst nutzen, aber nicht weiterverkaufen können.
| Sie wollen | Nutzen Sie |
|---|---|
| Das Modell aus Ihrem Produkt aufrufen | Wonder, über die API |
| Claude Code oder Codex auf einem Meta-Modell betreiben | Wonder, über den Messages- oder Responses-Endpunkt |
| Im Terminal mit dem stärksten Meta-Modell coden | Full, über Muse Code Power oder Maximum |
| Metas Frontier-Behauptungen prüfen | Full in Muse Code; testen Sie dann Wonder für das, was Sie ausliefern |
| Nur für das bezahlen, was Sie nutzen | Wonder |
Metas Entwickler-Blog sagt, Full sei ausschließlich über Muse Code Abos verfügbar und nennt keinen Zeitplan für eine API. Bis sich das ändert, betrachten Sie Benchmark-Vergleiche von „Muse Wonder“ mit anderen APIs mit Vorsicht: Gehört die Zahl zu Full, beschreibt sie nicht das API-Modell.
Was die Mauer in der Praxis kostet
Drei Situationen, in denen die Unterscheidung Wonder-oder-Full eine Entscheidung verändert.
Sie betreiben Claude Code oder Codex über Metas API. Metas Leitfaden für Coding-Agents zeigt beide Harnesses mit api.meta.ai verbunden, muse-wonder-1.0 als Hauptmodell und Muse Spark 1.3 für Subagents und Hintergrundaufgaben. Dieses Setup bekommt Wonder, das 63 im Coding Agents Index erreicht. Die 68, die Claude Code auf Sonnet 5.5 erreicht, gehören zu Full in Muse Code. Wenn der Benchmark der Grund für den Wechsel der Harnesses ist, werden Sie ihn so nicht bekommen.
Sie vergleichen Anbieter für ein Produkt. Jede Full-Zahl in Metas Launch-Tabelle ist für eine Beschaffungsentscheidung irrelevant, weil kein Produkt Full aufrufen kann. Vergleichen Sie Wonders Zeile (52 im Index, 53.1 bei SWE-Marathon, 25 bei Wissen) mit den Modellen, die Sie einsetzen können.
Sie sind nicht sicher, welches Sie gerade nutzen. In Muse Code zeigt das /models Menü das aktive Modell. Eine Antwort, die sich als Wonder beschreibt, ist in keine Richtung ein Beweis, und das Flag --reasoning-effort ändert das Modell nie. Über die API sagt das Feld model in jeder Antwort muse-wonder-1.0; ein Full gibt es nicht, mit dem man es verwechseln könnte.
Metas eigene Daten sprechen für das Nachprüfen: Bei kurzen Aufgaben liegen die beiden innerhalb eines Fünftels Punkts, sodass Sie womöglich nicht merken, welches geantwortet hat, bis die Aufgabe lang wird.
Den Abstand an der eigenen Arbeit messen
Wenn Sie einen Muse Code Power Plan haben, können Sie den Abstand selbst messen. Wählen Sie eine lange Aufgabe, einen Refactor mit 30 Schritten oder ein Review über mehrere Dateien, führen Sie sie in Muse Code mit --model muse-wonder-1.0 aus und erneut nach dem Wechsel zu Full in /models, und vergleichen Sie das fertige Ergebnis und die Zahl der Eingriffe. Das zeigt Ihnen, ob die vier Punkte für Ihre Arbeit zählen.
Auf der API-Seite ist Apidog der Ort, an dem Sie prüfen, ob Wonder – nicht ein Benchmark – Ihre Anforderung erfüllt. Richten Sie die Responses-Anfrage mit dem Schlüssel als Secret-Variable ein, führen Sie Ihre echten Prompts mit medium und max Effort aus, prüfen Sie das Ausgabeformat per Assertions und lesen Sie usage für die Kosten. Der API-Leitfaden enthält die Anfragen. Laden Sie Apidog herunter und bewahren Sie die Ergebnisse neben Ihren anderen Modell-Evals auf.
Häufig gestellte Fragen
Komme ich über die API an Muse Wonder Full? Nein. Es gibt keine aufrufbare Modell-ID, keinen Preis pro Token und kein Gateway von Drittanbietern. Meta hat kein Datum genannt.
Bekomme ich mit Effort max Full? Nein. Der Effort steuert, wie lange Wonder nachdenkt. Die Modell-ID ändert sich nicht.
Ist Full $50 pro Monat wert, wenn Wonder $5 kostet? Für solistisches Coden an langen Aufgaben sind der Abstand im Coding Agents Index (68 zu 63) und der Abstand bei SWE-Marathon (57.5 zu 53.1) relevant. Bei kurzen Aufgaben sagt DeepSWE: dasselbe Modell. Für alles, was Sie ausliefern, stellt sich die Frage gar nicht.
Welches nutzt die Muse App? Meta sagt, Muse Wonder wird die App-Erlebnisse zuerst für Abonnenten antreiben. Ob die App Full bekommt, wurde nicht gesagt.
Was das für Sie bedeutet
Bauen Sie auf Wonder, denn es ist das einzige, auf dem Sie bauen können. Nutzen Sie Full in Muse Code, wenn Sie den ganzen Tag coden und Metas stärkstes Modell unter den Händen wollen. Und wenn ein Chart sagt, Meta habe Opus 5.5 bei einem Coding-Benchmark geschlagen, prüfen Sie, welches Wonder gemeint ist, bevor Sie darauf Ihre Pläne bauen.