Meta Superintelligence Labs hat am 12. Oktober 2026 offiziell seine zweite Modellgeneration vorgestellt. Die Reihe besteht aus dem Basismodell Muse Wonder sowie der leistungsstärkeren Variante Muse Wonder Full, die während der Entwicklung unter dem Codenamen Watermelon geführt wurde. Mit diesem Schritt intensiviert der Konzern seinen Wettbewerb um autonome Softwaresysteme und positioniert die neuen Modelle direkt gegen die Spitzenmodelle der Konkurrenz.
Das Training der Modelle fand im hauseigenen Gigawatt-Rechenzentrum namens Prometheus statt. Meta richtet die Architektur primär auf persönliche und professionelle Agentensysteme aus, die komplexe mehrstufige Aufgaben über längere Zeiträume hinweg bewältigen müssen. Im Vergleich zu reinen Chatbots liegt der technische Fokus hierbei auf stabiler Handlungsfähigkeit und der konsistenten Ausführung von Systembefehlen in Produktivumgebungen.
Zwei architektonische Kernfunktionen stehen im Zentrum der Neuentwicklung: Active Memory und Active Focus. Active Memory ermöglicht den Modellen eine kontextuelle Langzeit-Informationsabfrage, sodass relevante Zwischenschritte und Nutzerpräferenzen dauerhaft erhalten bleiben. Active Focus wiederum greift ein, wenn Workflows blockieren, indem das System logische Barrieren iterativ analysiert und alternative Lösungswege selbstständig durchspielt.
Erste unabhängige Leistungsmessungen bestätigen den Sprung der neuen Generation. Auf dem Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 erzielt Muse Wonder einen Wert von 52 Punkten, während Muse Wonder Full einen Wert von 56 Punkten erreicht. Mit diesen Resultaten schließt Meta laut den Benchmark-Ergebnissen direkt zur aktuellen Spitzengruppe um Claude Fable, Claude Opus und GPT-6 Astra auf.
Die Verteilung der Modelle ist unmittelbar angelaufen. Entwickler und Unternehmenskunden können Muse Wonder und Wonder Full ab sofort über die Meta Model API sowie über die Programmierumgebung Muse Code ansteuern. Meta setzt damit darauf, sowohl Softwareingenieure als auch Anbieter von Multi-Agenten-Plattformen schnell an die eigene Plattform zu binden.