Muse Wonder와 Muse Wonder Full은 2026년 10월 12일 함께 공개된 같은 Meta 모델 패밀리의 두 가지 크기입니다. 이름은 비슷하지만 접근 방식과 가격 구조는 완전히 다릅니다. 그중 실제로 호출할 수 있는 쪽은 Wonder입니다. Meta Model API에서 muse-wonder-1.0으로 백만 토큰당 $4 / $20에 제공되며, 모든 Muse Code 플랜에 탑재되어 있습니다. 반면 Meta의 헤드라인 벤치마크가 설명하는 모델은 Wonder Full입니다. Artificial Analysis 지수에서 4점 높고, 긴 코딩 작업과 법률 업무에서 앞서며, 월 $50 또는 $200을 내는 Muse Code 구독자만 이용할 수 있고 API도 토큰 단가도 없습니다.
개발자에게 이 구분이 곧 전부입니다. 이 글에서는 무엇이 다르고 무엇이 같은지, 각각이 실제로 얼마나 드는지, 그리고 내 작업에 어느 쪽이 필요한지 판단하는 방법을 정리합니다. 먼저 결론부터 말하면 API로 호출할 수 있는 것은 Wonder뿐이고, Full은 벤치마크 위에만 존재합니다. 이 패밀리가 처음이라면 Muse Wonder 해설부터 읽어보세요.
두 모델 나란히 비교
| Muse Wonder | Muse Wonder Full | |
|---|---|---|
| 모델 ID | muse-wonder-1.0 |
muse-wonder-full-1.0(Muse Code 전용) |
| API 접근 | 있음: Responses, Chat Completions, Messages | 없음 |
| Muse Code 플랜 | Everyday($5) 이상 | Power($50), Maximum($200) |
| 토큰 단가 | $4 입력 / $20 출력 / 캐시 $0.20 | 미공개 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M 토큰 | 1M 토큰 |
| 입력 | 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 | 동일 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 52 | 56 |
| Coding Agents Index | 63 | 68 |
| 환각률(AA) | 27% | 23% |
| 서드파티 게이트웨이 | Vercel, Cloudflare | 없음 |
| 가중치 | 비공개 | 비공개 |
Meta가 설명하는 아키텍처적 특징, 즉 Active Memory, Active Focus, 멀티모달 입력, 컴퓨터 사용, 서브에이전트 위임은 모두 두 모델에 공통으로 적용됩니다. 즉 뒤에서 다룰 차이는 성능의 차이이지, 할 수 있는 일의 차이가 아니라는 점에 유의하세요. 차이는 규모입니다. Meta는 Full이 낯선 작업에서 Muse Spark의 추세선이 예상한 것보다 더 좋은 성능을 보인다고 설명하며, 그 이유를 더 큰 베이스 모델로 돌립니다.
Full이 앞서는 부분
최대 reasoning effort로 실행한 Meta의 모델 카드:
| 벤치마크 | Wonder Full | Wonder | 격차 |
|---|---|---|---|
| Harvey LAB-AA(법률) | 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 |
Artificial Analysis의 독립 측정도 방향은 일치합니다. 종합 점수는 Full이 56, Wonder는 52이고, Terminal-Bench 4.0은 57% 대 52%, Coding Agents Index는 68 대 63이며 환각률도 Wonder보다 더 낮습니다(23% 대 27%). Active Focus의 기반이 되는 지속성 테스트, Meta 내부 FocusBench에서는 Full이 54.2%로 전체 모델을 이끌고, Wonder는 44.9%에 그쳐 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5보다 뒤처집니다.
예외가 하나 있습니다. Meta의 MemoryBench에서는 Wonder가 85.6 대 85.5로 Full을 근소하게 앞섭니다. 메모리 유지는 두 모델이 팽팽하게 맞섭니다.
즉 Full과의 격차는 분명하지만, 작업 유형에 따라 고르지 않습니다. 짧은 소프트웨어 작업(DeepSWE)에서는 격차가 사라집니다. 오래 걸리고 장애가 잦은 작업, 다시 말해 Meta가 이 패밀리를 만든 카테고리에서는 4~6점 벌어집니다. Coding Agents Index에서 Full은 Sonnet 5.5를 실행하는 Claude Code와 68로 동률을 이루고 66의 Opus 5.5를 제치며, 63의 Wonder는 셋 모두를 따라가지 못합니다.
각각의 비용
Muse Wonder는 토큰 단위 과금입니다. Artificial Analysis 측정 기준 최대 effort에서 Intelligence Index 작업당 $4.52로, Claude Opus 5.5($5.98)보다 낮고 GPT-6 Astra($3.26)보다 높습니다. 늘어나는 컨텍스트를 다시 보내는 전형적인 에이전트 실행은 예산 대부분을 $0.20 캐시 입력에 씁니다. 이는 어디까지나 정가 기준의 이야기입니다. 구체적 계산은 가격 글에서 다룹니다.
Muse Wonder Full에는 토큰 가격이 없으므로 작업당 수치도 없습니다. 비용은 구독입니다. Power는 월 $50(Everyday 플랜 사용량의 20배), Maximum은 $200(80배)이며, 둘 다 5시간 및 주간 사용량 리셋을 공유합니다. 하루 종일 코딩하는 개인에게 월 $50은 어떤 프론티어 모델의 API 지출보다 저렴합니다. Full을 제품 뒤에 두고 싶은 팀에게는 어떤 가격에도 길이 없습니다. Full의 실력이 필요하다면 API가 아니라 Muse Code 구독이 유일한 입구입니다.
데이터 약관도 확인하세요. Muse Code 구독은 기본이 Contributor 모드이며, Meta가 프롬프트, 코드, 출력으로 학습할 수 있습니다. Standard 모드의 API 트래픽은 학습에 사용되지 않습니다. Contributor 모드 옵트아웃은 토글 하나지만, 직접 끌 때까지 켜져 있습니다. 학습에 쓰이는 것을 피하려면 계약 후 설정을 반드시 확인하세요.
어느 쪽 위에 구축할 수 있나
여기가 실무의 분기점입니다. 사용자에게 제공하는 것은 모두 Wonder에서 돌아갑니다. Full에는 API도, 게이트웨이도, SDK도 없기 때문입니다. Meta 출시 자료의 Full 수치는 진짜이며, 동시에 '직접 쓸 수는 있지만 판매할 수 없는 도구'에 대한 설명이기도 합니다.
| 하고 싶은 일 | 사용할 것 |
|---|---|
| 제품에서 모델 호출 | Wonder(API 경유) |
| Meta 모델에서 Claude Code나 Codex 실행 | Wonder(Messages 또는 Responses 엔드포인트 경유) |
| 터미널에서 가장 강한 Meta 모델로 코딩 | Full(Muse Code Power 또는 Maximum 경유) |
| Meta의 프론티어 주장 검증 | Muse Code에서 Full 확인 후, 배포할 것은 Wonder로 테스트 |
| 사용한 만큼만 지불 | Wonder |
Meta 개발자 블로그에 따르면 Full은 Muse Code 구독을 통해서만 이용할 수 있으며 API 일정은 제시되지 않았습니다. 상황이 바뀔 때까지 'Muse Wonder'와 다른 API의 벤치마크 비교는 신중하게 읽어야 합니다. 그 수치가 Full의 것이라면 API 모델을 설명하는 것이 아니기 때문입니다.
이 벽이 실무에서 얼마나 비용이 되는가
Wonder와 Full의 구분이 판단을 바꾸는 세 가지 상황입니다.
Meta API에서 Claude Code나 Codex를 실행하는 경우. Meta의 코딩 에이전트 가이드는 두 하네스를 api.meta.ai로 향하게 하고, 메인 모델은 muse-wonder-1.0, 서브에이전트와 백그라운드 작업은 Muse Spark 1.3을 쓰는 구성을 보여줍니다. 이 구성으로 얻는 것은 Coding Agents Index 63의 Wonder입니다. Sonnet 5.5의 Claude Code와 동률인 68은 Muse Code 안의 Full 것입니다. 벤치마크가 하네스를 바꾸는 이유라면 이 방법으로는 얻을 수 없습니다.
제품을 위해 벤더를 비교하는 경우. Meta 출시 표의 Full 수치는 모두 조달 판단과 무관합니다. Full을 호출할 수 있는 제품이 없기 때문입니다. Wonder의 행(지수 52, SWE-Marathon 53.1, 지식 25)을 실제 배포 가능한 모델과 비교하세요. 조달 조건에 숫자를 적어 넣기 전에 이 점을 확인해 두세요.
어느 쪽을 쓰는지 확신이 없는 경우. Muse Code에서는 /models 메뉴가 활성 모델을 보여줍니다. 자신을 Wonder라고 부르는 응답은 어느 쪽의 증거도 되지 않고, --reasoning-effort 플래그가 모델을 바꾸는 일은 없습니다. API에서는 모든 응답의 model 필드가 muse-wonder-1.0을 반환하며, 혼동할 만한 Full은 존재하지 않습니다.
확인이 필요하다는 점은 Meta 자신의 데이터가 말해줍니다. 짧은 작업에서 두 모델은 0.2점 이내이므로, 작업이 길어지기 전까지는 어느 쪽이 답했는지 눈치채지 못할 수 있습니다.
내 작업으로 격차 측정하기
Muse Code Power 플랜이 있다면 격차를 직접 측정할 수 있습니다. 30단계 리팩터링이나 여러 파일 검토 같은 긴 작업 하나를 골라, --model muse-wonder-1.0으로 Muse Code에서 실행한 뒤 /models에서 Full로 바꿔 다시 실행하고, 최종 결과와 개입 횟수를 비교합니다. 4점 차이가 내 작업에 중요한지가 드러납니다. 실행마다 걸린 시간과 수정 횟수도 함께 기록해 두면 판단이 쉬워집니다.
API 쪽 확인은 Apidog에서 합니다. 벤치마크가 아니라 Wonder가 내 기준을 충족하는지 보는 자리입니다. 키를 시크릿 변수로 Responses 요청을 구성하고, 실제 프롬프트를 medium과 max effort로 실행하며, 출력 형태를 어설션하고, 비용은 usage에서 확인합니다. 요청 구성은 API 가이드에 있습니다. Apidog를 다운로드해 결과를 다른 모델 평가 옆에 두세요.
자주 묻는 질문
Muse Wonder Full을 API로 쓸 수 있나요? 아니요. 호출 가능한 모델 ID, 토큰 단가, 서드파티 게이트웨이 모두 없습니다. 사용하려면 Muse Code 구독이 필요합니다. 일정도 Meta가 발표하지 않았습니다.
effort를 max로 설정하면 Full이 되나요? 아닙니다. effort는 Wonder가 추론하는 시간을 조절할 뿐, 모델 ID는 바뀌지 않습니다.
$5 Wonder 대비 Full은 월 $50의 가치가 있나요? 긴 작업을 혼자 코딩한다면 Coding Agents Index 격차(68 대 63)와 SWE-Marathon 격차(57.5 대 53.1)는 의미가 있습니다. 짧은 작업에서는 DeepSWE가 같은 모델이라고 말해줍니다. 배포하는 대상에게는 애초에 선택지가 아닙니다.
Muse 앱은 어느 쪽을 사용하나요? Meta는 구독자용 앱 경험을 먼저 Muse Wonder가 지원한다고 밝혔습니다. 앱이 Full을 얻는지는 말하지 않았습니다.
마무리
구축의 기반은 Wonder입니다. 구축할 수 있는 모델은 그것뿐이기 때문입니다. 하루 종일 코딩하며 Meta의 가장 강한 모델을 손에 두고 싶다면 Muse Code에서 Full을 쓰세요. 그리고 어떤 차트가 'Meta가 코딩 벤치마크에서 Opus 5.5를 이겼다'고 말할 때는, 그것이 어느 Wonder를 뜻하는지 계획에 반영하기 전에 확인하세요. 벤치마크는 출발점일 뿐이며, 마지막은 내 작업으로 측정하는 것이 정답입니다.