Muse Wonder y Muse Wonder Full son dos tamaños de la misma familia de modelos de Meta, presentados juntos el 12 de octubre de 2026. Wonder es el que puedes llamar: muse-wonder-1.0 en la Meta Model API a $4 / $20 por millón de tokens, y presente en todos los planes de Muse Code. Wonder Full es el que describen los benchmarks estrella de Meta: cuatro puntos más en el índice de Artificial Analysis, por delante en sesiones largas de código y trabajo legal, y reservado a los suscriptores de Muse Code que pagan $50 o $200 al mes, sin API ni precio por token.
Esa separación lo es todo para un desarrollador. Este artículo explica qué cambia, qué no, cuánto cuesta cada uno en la práctica y cómo decidir cuál necesita tu trabajo. Si la familia te resulta nueva, empieza por la explicación de Muse Wonder.
Cara a cara
| Muse Wonder | Muse Wonder Full | |
|---|---|---|
| ID del modelo | muse-wonder-1.0 |
muse-wonder-full-1.0 (solo Muse Code) |
| Acceso por API | Sí: Responses, Chat Completions, Messages | No |
| Planes de Muse Code | Everyday ($5) en adelante | Power ($50), Maximum ($200) |
| Precio por token | $4 entrada / $20 salida / $0.20 en caché | Sin precio publicado |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 1M tokens |
| Entradas | Texto, imagen, vídeo, audio | Igual |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 52 | 56 |
| Coding Agents Index | 63 | 68 |
| Tasa de alucinaciones (AA) | 27% | 23% |
| Pasarelas de terceros | Vercel, Cloudflare | Ninguna |
| Pesos | Cerrados | Cerrados |
Todo lo arquitectónico que describe Meta, Active Memory, Active Focus, entrada multimodal, uso del ordenador, delegación en subagentes, aplica a ambos. La diferencia es de escala: Meta dice que Full rinde mejor en tareas desconocidas de lo que predecía la tendencia de Muse Spark, y lo atribuye a un modelo base mayor.
Dónde adelanta Full
La ficha de modelo de Meta, ejecutada al máximo esfuerzo de razonamiento:
| Benchmark | Wonder Full | Wonder | Brecha |
|---|---|---|---|
| Harvey LAB-AA (legal) | 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 |
La medición independiente de Artificial Analysis coincide en la dirección. Full puntúa 56 frente al 52 de Wonder en el índice compuesto, 57% frente a 52% en Terminal-Bench 4.0, 68 frente a 63 en el Coding Agents Index, y alucina menos (23% frente a 27%). En FocusBench, la prueba interna de persistencia que hay detrás de Active Focus, Full lidera con 54.2% mientras Wonder se queda en 44.9%, por detrás de GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5.
Una excepción: en el MemoryBench de Meta, Wonder supera a Full por poco, 85.6 frente a 85.5. En memoria están empatados.
La brecha es real pero desigual. En tareas de software cortas (DeepSWE) desaparece. En trabajo largo y lleno de obstáculos, justamente la categoría para la que Meta creó la familia, es de cuatro a seis puntos. En el Coding Agents Index, Full empata con Claude Code ejecutando Sonnet 5.5 en 68 y supera a Opus 5.5, con 66; Wonder, con 63, queda detrás de los tres.
Cuánto cuesta cada uno
Muse Wonder se cobra por token. Artificial Analysis midió $4.52 por tarea del Intelligence Index a esfuerzo máximo, por debajo de Claude Opus 5.5 ($5.98) y por encima de GPT-6 Astra ($3.26). Una ejecución agéntica típica que reenvía un contexto creciente gastará la mayor parte del presupuesto en entrada cacheada a $0.20; el artículo de precios desarrolla los ejemplos.
Muse Wonder Full no tiene precio por token, así que no hay cifra por tarea. Su coste es una suscripción: $50 al mes por Power (20 veces el uso del plan Everyday) o $200 por Maximum (80 veces). Ambos comparten los reinicios de uso cada cinco horas y semanales. Para quien programa todo el día, $50 al mes es barato frente al gasto de API de cualquier modelo frontera. Para un equipo que quiera Full detrás de un producto, no hay camino a ningún precio.
Fíjate en las condiciones de datos. Las suscripciones a Muse Code usan por defecto el modo Contributor, con el que Meta puede entrenar con tus prompts, código y salidas. El tráfico de la API en modo Standard no se usa para entrenar. Salir del modo Contributor es un solo interruptor, pero está activado hasta que lo cambies.
Sobre cuál puedes construir
Aquí está la línea práctica. Todo lo que publiques para usuarios funciona sobre Wonder, porque Full no tiene API, ni pasarela, ni SDK. Las cifras de Full en el material de lanzamiento de Meta son reales, y también son la descripción de una herramienta que puedes usar tú mismo pero no revender.
| Quieres... | Usa |
|---|---|
| Llamar al modelo desde tu producto | Wonder, vía API |
| Ejecutar Claude Code o Codex con un modelo de Meta | Wonder, vía el endpoint Messages o Responses |
| Programar en una terminal con el mejor modelo de Meta | Full, vía Muse Code Power o Maximum |
| Evaluar las cifras frontera de Meta | Full, en Muse Code; después prueba Wonder para lo que vayas a desplegar |
| Pagar solo por lo que uses | Wonder |
El blog para desarrolladores de Meta dice que Full solo está disponible mediante suscripciones de Muse Code y no da fechas para una API. Hasta que eso cambie, trata con cuidado las comparaciones de benchmarks de “Muse Wonder” contra otras API: si la cifra es de Full, no describe el modelo de la API.
Lo que te cuesta ese muro en la práctica
Tres situaciones en las que la distinción entre Wonder y Full cambia una decisión.
Ejecutas Claude Code o Codex sobre la API de Meta. La guía de agentes de código de Meta muestra ambos entornos apuntando a api.meta.ai, con muse-wonder-1.0 como modelo principal y Muse Spark 1.3 para subagentes y tareas en segundo plano. Esa configuración obtiene Wonder, que puntúa 63 en el Coding Agents Index. El 68 que empata con Claude Code sobre Sonnet 5.5 pertenece a Full dentro de Muse Code. Si el benchmark es tu motivo para cambiar de entorno, así no lo conseguirás.
Comparas proveedores para un producto. Todas las cifras de Full en la tabla de lanzamiento de Meta son irrelevantes para una decisión de compra, porque ningún producto puede llamar a Full. Compara la fila de Wonder (52 en el índice, 53.1 en SWE-Marathon, 25 en conocimiento) con los modelos que sí puedes desplegar.
No estás seguro de cuál estás usando. En Muse Code, el menú /models muestra el modelo activo. Una respuesta que se describe como Wonder no es prueba de nada, y la opción --reasoning-effort nunca cambia el modelo. En la API, el campo model de cada respuesta dice muse-wonder-1.0; no hay un Full que confunda.
Los propios datos de Meta justifican la comprobación: en tareas cortas los dos están a menos de una quinta parte de punto, así que puede que no notes cuál respondió hasta que la tarea se alarga.
Medir la brecha en tu propio trabajo
Con un plan Muse Code Power puedes medir la brecha tú mismo. Elige una tarea larga, una refactorización de 30 pasos o una revisión de varios archivos, ejecútala en Muse Code con --model muse-wonder-1.0 y otra vez tras cambiar a Full en /models, y compara el resultado final y el número de intervenciones. Eso te dice si esos cuatro puntos importan en tu trabajo.
Para el lado de la API, Apidog es donde compruebas que Wonder, y no un benchmark, cumple tu barra. Monta la petición Responses con la clave como variable secreta, ejecuta tus prompts reales con esfuerzo medium y max, añade aserciones sobre la forma de la salida y lee usage para el coste. La guía de la API tiene las peticiones. Descarga Apidog y guarda los resultados junto a tus otras evaluaciones de modelos.
Preguntas frecuentes
¿Puedo conseguir Muse Wonder Full por la API? No. No tiene ID de modelo invocable, ni precio por token, ni pasarela de terceros. Meta no ha anunciado fecha.
¿Poner el esfuerzo en max me da Full? No. El esfuerzo controla cuánto razona Wonder. El ID del modelo no cambia.
¿Vale Full $50 al mes frente a Wonder por $5? Para programar en solitario tareas largas, la brecha del Coding Agents Index (68 frente a 63) y la del SWE-Marathon (57.5 frente a 53.1) son significativas. En tareas cortas, DeepSWE dice que son el mismo modelo. Para lo que despliegas, la pregunta ni siquiera aplica.
¿Cuál usa la app de Muse? Meta dice que Muse Wonder impulsará primero las experiencias de la app para suscriptores. No ha dicho que la app reciba Full.
Dónde te deja esto
Construye sobre Wonder, porque es el único sobre el que puedes construir. Usa Full en Muse Code si programas todo el día y quieres el modelo más fuerte de Meta a mano. Y cuando un gráfico diga que Meta superó a Opus 5.5 en un benchmark de código, comprueba a qué Wonder se refiere antes de planificar en torno a ello.