O Muse Wonder da Meta é melhor que o Claude? (Explicado)

Autoria: Hyperautomation Labs · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Is Meta’s Muse Wonder Better Than Claude? (Explained) · Canal: Hyperautomation Labs · 06:10 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Modelos de IA, Privacidade e proteção de dados

Resumo

O vídeo compara o Muse Wonder da Meta — em sua versão rápida e na versão completa — com modelos da Anthropic e da OpenAI. A versão completa se destaca em tarefas jurídicas, projetos longos de programação e automação, mas o Claude Opus 5.5 lidera em programação do zero, uso de terminal, perguntas de saúde e no índice geral citado. A versão completa não está disponível pela API da Meta, e o Muse Wonder acessível a desenvolvedores tem desempenho inferior em alguns testes e custa valores semelhantes aos do Claude Opus. O vídeo também explica os planos do Muse Code e alerta que o modo de contribuição, ativado por padrão, permite que a Meta use prompts e código para treinar seus modelos.

Pontos-chave

A Meta apresenta dois modelos: o Muse Wonder, mais rápido, e uma versão completa, chamada no vídeo de “full”.
A memória ativa carrega informações relevantes de uma conversa para outra; o foco ativo incentiva o modelo a persistir diante de obstáculos e pedir confirmação antes de ações importantes.
As demonstrações incluem planejamento de corrida, contestação de cobrança médica, criação de camiseta, organização de lugares em um casamento, orientação durante uma viagem e um jogo 3D.
A versão completa supera Claude Opus 5.5 em alguns testes de trabalho jurídico, projetos longos de programação e automação.
Claude Opus 5.5 se sai melhor em programação do zero, tarefas de terminal, uso do computador, perguntas de saúde e no índice geral mencionado.
Claude Sonnet 5.5 empata com a versão completa no índice citado; o vídeo também ressalva que alguns bons resultados vêm de testes criados pela própria Meta.
A versão completa não está disponível pela API da Meta; desenvolvedores podem usar o Muse Wonder, que tem pontuação inferior à de Claude, GPT e Gemini no índice citado.
Os planos do Muse Code começam em US$ 5 por mês; o plano de US$ 50 dá acesso ao modelo completo.
O modo de contribuição vem ativado por padrão nos planos mencionados e permite que a Meta treine com prompts e código; o vídeo recomenda desativá-lo para trabalhos privados.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	A afirmação da Meta e os dois modelos	O vídeo apresenta a alegação de que o modelo supera Claude e ChatGPT e explica a diferença entre o Muse Wonder rápido e a versão completa.
01:31	Recursos e demonstrações	A Meta descreve memória ativa e foco ativo, e o vídeo percorre seis demonstrações de uso do modelo.
03:04	Resultados: onde o modelo vence e perde	A versão completa supera Claude Opus 5.5 em alguns testes, mas Claude lidera em outras tarefas e no índice geral citado.
04:37	Acesso, preços e modo de contribuição	O vídeo explica a disponibilidade limitada da versão completa, os planos do Muse Code e o uso de prompts e código para treinamento.
05:40	Conclusão: quando escolher cada modelo	A versão completa é recomendada para algumas tarefas longas e de automação, enquanto Claude continua à frente em programação do zero, terminal e fatos gerais.

Citações

Mas abra o próprio gráfico da Meta, e Claude ainda está no topo. — 00:00

Ele se lembra do que é importante para você ao longo de dias, semanas, meses e além. — 01:00

Essa é a manchete de que supera Claude. É real. — 03:34

Para programação do zero, trabalho no terminal e fatos simples, Claude ainda está na frente. — 05:40

Conceitos e entidades

Muse Wonder (modelo): Modelo rápido da Meta, disponível nos planos do Muse Code e avaliado no vídeo em diferentes testes.
Muse Wonderful (modelo): Nome usado na transcrição para a versão completa do modelo da Meta, chamada também de “full” no vídeo.
Meta (empresa): Empresa responsável pelos modelos e pelo Muse Code apresentados no vídeo.
Claude Opus 5.5 (modelo): Modelo comparado ao Muse Wonder, que lidera em algumas tarefas e no índice geral citado.
Claude Sonnet 5.5 (modelo): Modelo da Anthropic que, segundo o vídeo, empata com a versão completa no índice citado.
GPT-6 Astra (modelo): Modelo da OpenAI comparado à versão completa em alguns dos testes apresentados.
Muse Code (ferramenta): Ferramenta de programação da Meta que dá acesso ao Muse Wonder e, em certos planos, à versão completa.
Prometheus (conceito): Data center da Meta onde, segundo a empresa, os dois modelos foram treinados.
Harvey (empresa): Empresa cujo teste de agente jurídico é usado na comparação de desempenho.
Sweep Marathon (conceito): Teste usado no vídeo para comparar o desempenho em projetos longos de programação.
Deep Sweep (conceito): Teste de programação citado entre os resultados em que a versão completa supera Claude Opus 5.5.
AutomationBench (conceito): Teste citado para avaliar o desempenho na execução de tarefas reais.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Hoje de manhã, a Meta disse que sua nova IA supera Claude e ChatGPT. A publicação de Mark Zuckerberg recebeu 30 mil curtidas em poucas horas, e as ações da Meta subiram 4%. Mas abra o próprio gráfico da Meta, e Claude continua no topo. Então, qual é a verdade? Li o model card, examinei todos os gráficos e assisti às seis demonstrações. Nos próximos minutos, você vai ver o que Muse Wonder realmente consegue fazer, em que se sai bem, em que não se sai, e como experimentar hoje por US$ 5.

00:30 Primeiro, são dois modelos. Muse Wonder é o rápido. O maior é Muse Wonderful, ou seja, o modelo completo. Vou chamá-lo apenas de completo. Lembre-se disso, porque vai ser muito importante mais adiante. Os dois foram treinados no novo data center de um gigawatt da Meta, chamado Prometheus. A Meta diz que, há 14 meses, desfez todo o seu trabalho de IA e recomeçou do zero. Este é o resultado. A TechCrunch chamou o modelo de fronteira da Meta. E veja como ele subiu rápido. Muse Spark marcou 31 no índice independente Artificial Analysis.

01:00 Depois, 34, 40, 48. Agora, Wonder está em 52, e o modelo completo, em 56. A Meta o desenvolveu com base em duas ideias. Esta é a primeira, explicada por um dos pesquisadores que o criou. >> Ele se lembra do que é importante para você ao longo de dias, [música] semanas, meses e além. Chamamos isso de memória ativa. >> [música] >> Ele se lembra >> Então, ele leva o que importa sobre você de uma conversa para outra e recupera o detalhe certo quando necessário. Você não precisa se repetir. A segunda ideia é o foco ativo. >> O foco ativo dá ao nosso modelo uma

01:31 capacidade enorme de perseverança. Ele foi treinado [música] para não desistir, e >> Então, quando encontra um obstáculo, tenta outro caminho. E antes de fazer algo importante, como pagar por alguma coisa ou enviar um e-mail, ele confirma com você primeiro. Veja como isso funciona. Estas são demonstrações da própria Meta. Um aviso rápido: a Meta diz que os clipes foram encurtados, então não estão em tempo real. Um: a corrida de sábado. Ele lê seu calendário e seu aplicativo de saúde e percebe seus hábitos. Sua corrida longa aumenta 1 km por semana. Você fica em

02:02 percursos planos para proteger o joelho. Você chega à biblioteca até as 10. Então, ele planeja uma corrida plana de 15 km, começando às 8, traça o percurso e a adiciona ao seu calendário. Dois: uma conta médica contestada. Você envia uma foto da conta e do cartão do plano de saúde. Ele encontra o erro de cobrança, escreve um roteiro para a ligação e, quando você prefere resolver por escrito, envia o e-mail. Três: uma camiseta de aniversário para uma gata chamada Coco. Ele navega pelo Instagram da Coco, escolhe uma foto, cria uma camiseta vintage de banda e faz o pedido.

02:33 Quatro: um casamento. 47 convidados com alergias, acesso para cadeiras de rodas e pessoas que não podem se sentar juntas. Ele transforma cada observação em uma regra e acomoda todo mundo. Cinco: você está viajando e sente tontura. Ele relaciona isso ao seu voo para Cusco, a 3.400 m de altitude. Antes de ler seus dados de saúde, pede permissão. E diz para você procurar atendimento hoje. E, seis: ele criou este jogo de cozinha 3D jogável a partir de algumas imagens. Agora, as pontuações. É aqui que o modelo completo

03:04 realmente supera Claude Opus 5.5 e GPT-6 Astra. Trabalho jurídico. No teste de agent jurídico da Harvey, marcou 13,1. Opus marcou 4,2. Essas pontuações são baixas porque uma tarefa só conta se todos os requisitos forem atendidos, mas o resultado é mais de três vezes maior. Projetos longos de programação. No Sweep Marathon, 57,5 contra 46. No Deep Sweep, 79 contra 74. E na execução de tarefas reais. No Automation Bench, 45 contra 41.

03:34 Essa é a manchete de que supera Claude. É verdade. Mas veja o restante da tabela da própria Meta. Claude Opus vence na criação de programas do zero, por 70,5 a 59. Essa é a maior diferença de toda a página. Ele também vence em tarefas no terminal, no uso do computador, em perguntas sobre saúde e no índice geral. E há um modelo que o gráfico da Meta deixou de fora. Claude Sonnet 5.5, o Claude mais barato, marca 56. Empata com o modelo completo. Mais duas coisas que você precisa saber. Algumas das melhores

04:04 pontuações da Meta vêm de testes que ela mesma criou. E Wonder ainda tem dificuldades com conhecimentos gerais. Nesse teste, marcou 30, enquanto Opus marcou 46. Então, confira os fatos. Rapidinho: reuni o placar completo, o guia para escolher um plano e 10 prompts que testam o que Wonder faz de melhor em um guia gratuito. Comente a palavra “Wonder” e eu envio para você. Falando sério, 90% de vocês que estão assistindo ainda não se inscreveram. No Facebook, o botão de inscrição é o botão de apoiador. É isso que mantém este canal funcionando. No YouTube, é grátis e diz ao algoritmo para mostrar mais conteúdo nosso. Inscreva-se para nos apoiar.

04:37 Lembra dos dois modelos? Eis por que isso importa. Quase todas as pontuações vencedoras que você acabou de ver são do modelo completo. E o modelo completo não está disponível na API da Meta. Você só pode usá-lo dentro do Muse Code, a ferramenta de programação da Meta, no plano de US$ 50 ou de US$ 200. O modelo que os desenvolvedores podem chamar é o Muse Wonder básico. Ele marca 52, abaixo de Claude, GPT e Gemini nesse índice. E custa US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída. É

05:09 exatamente o mesmo preço de Claude Opus. Para ser justo, ele usa menos tokens por tarefa. Uma execução completa do teste com Wonder custa US$ 4,52, contra cerca de US$ 6 com Opus. Então, veja como experimentar hoje. Os planos do Muse Code começam em US$ 5 por mês, e todos incluem Muse Wonder. O plano de US$ 15 oferece cinco vezes mais uso. O de US$ 50 libera o modelo completo. O de US$ 200 é o plano mais alto. Instale-o com uma linha de comando do site da Meta. Funciona no Mac e no Windows. Uma coisa que ninguém está contando para você: nesses planos,

05:40 o modo de contribuição vem ativado por padrão. Isso significa que a Meta treina com seus prompts e seu código em troca de mais uso. Se você estiver trabalhando em algo privado, desative essa opção nas configurações do Muse Code antes de enviar seu primeiro prompt. Então, ele é melhor que Claude? Para tarefas longas com várias etapas, trabalho jurídico e financeiro e execução de tarefas entre seus aplicativos, o modelo completo agora é um dos melhores do mundo. Se esse é o seu tipo de trabalho, vale a pena testar o plano de US$ 50. Para criar software do zero, trabalhar no terminal

06:10 e obter informações factuais simples, Claude ainda está na frente. E, se você só quer ver o que a Meta criou, US$ 5 já dão acesso. Só desative o modo de contribuição primeiro. Comente a palavra Wonder e eu envio o guia. Se você quiser o guia completo Claude Code Playbook, meus guias pagos estão nos links abaixo. Acompanhe no Instagram e no Facebook para ver conteúdo de IA em pequenas doses; os guias detalhados ficam aqui no YouTube. Inscreva-se para não perder nenhum. Até a próxima.

Transcrição original

[00:00] This morning, Meta said its new AI beats Claude and ChatGPT. Mark Zuckerberg’s post got 30,000 likes in a few hours, and Meta’s stock jumped 4%. But open Meta’s own chart, and Claude is still at the top. So, which is it? I read the model card, every chart, and watched all six demos. In the next few minutes, you’ll see what Muse Wander can actually do, where it wins, where it doesn’t, and the $5 way to try it today.

[00:30] First, there are two models. Muse Wander is the fast one. The big one is Muse Wonderful, as in the full-size model. I’ll just call it full. Remember that, cuz it matters a lot later. Both were trained at Meta’s new gigawatt data center called Prometheus. Meta says 14 months ago, it tore up its AI work and started again from the ground up. This is the result. TechCrunch called it Meta’s first frontier model. And look how fast it climbed. Muse Spark scored 31 on the independent artificial

[01:00] analysis index. Then, 34, 40, 48. Now, Wonder is at 52, and full is at 56. Meta built it around two ideas. Here’s the first from one of the researchers who built it. >> It remembers what’s important to you over days, [music] weeks, months, and beyond. We call this active memory. >> [music] >> It remembers >> So, it carries what matters about you from one chat to the next, and pulls up the right detail when it’s needed. You don’t repeat yourself. The second is active focus. >> Active focus gives our model a

[01:31] tremendous amount of perseverance. It’s been trained [music] to not give up, and >> So, when it hits a wall, it tries another way. And before it does something important, like paying for something or sending an email, it checks with you first. Here’s what that looks like. These are Meta’s own demos. A quick note first, Meta says the clips are shortened, so this isn’t real time. One, the Saturday run. It reads your calendar and your health app and notices your habits. Your long run grows 1 km a week. You stay on

[02:02] flat routes to protect your knee. You’re at the library by 10. So, it plans a flat 15 km run starting at 8, maps it, and puts it on your calendar. Two, a disputed medical bill. You send a photo of the bill and your insurance card. It finds the billing error, writes you a call script, and when you’d rather do it in writing, it sends the email. Three, a birthday shirt for a cat named Coco. It browses Coco’s Instagram, picks a photo, designs a vintage band tee, and orders

[02:33] it. Four, a wedding. 47 guests with allergies, wheelchair access, and people who must not sit together. It turns every note into a rule and seats everyone. Five, you’re traveling and feel dizzy. It connects the dots to your flight to Cusco at 3,400 m. Before it reads your health data, it asks permission. And it tells you to get care today. And six, it built this playable 3D kitchen game from a few pictures. Now, the scores. Here’s where the full

[03:04] model really does beat Claude Opus 5.5 and GPT-6 Astra. Legal work. On Harvey’s legal agent test, it scored 13.1. Opus scored 4.2. These are low because a task only counts if every single requirement is met, but it’s more than triple. Long coding projects. On Sweep Marathon, 57 and a half against 46. On Deep Sweep, 79 against 74. And getting real tasks done. On Automation Bench, 45 against 41.

[03:34] That’s the beats Claude headline. It’s real. But look at the rest of Meta’s own table. Claude Opus wins on building programs from scratch, 70 and a half to 59. That’s the biggest gap on the whole page. It also wins on terminal work, using a computer, health questions, and the overall index. And there’s one model Meta’s chart left out. Claude Sonnet 5.5, the cheaper Claude, scores 56. That’s a tie with the full model. Two more things to know. Some of Meta’s best

[04:04] scores come from tests Meta built itself. And Wonda still struggles with general knowledge. On that test, it scored 30, while Opus scored 46. So, check its facts. Real quick, I put the full scoreboard, the plan picker, and 10 prompts that test what Wonda does best into one free field guide. Comment the word “Wonda” and I’ll send it to you. Real talk, 90% of you watching haven’t subscribed. On Facebook, subscribe is the supporter button. That is what keeps the lights on here. On YouTube, it’s free, and it

[04:37] tells the algorithm to send you more. Subscribe to support us. Remember the two models? Here’s why it matters. Almost every winning score you just saw belongs to the full model. And full is not on Meta’s API. You can only use it inside Muse code, Meta’s coding tool, on the 50 or $200 plan. The model developers can call is plain Muse Wonda. It scores 52, below Claude, GPT, and Gemini on that index. And it costs $4 in and $20 out per million tokens. That’s

[05:09] exactly what Claude Opus costs. To be fair, it uses fewer tokens per task. A full test run on Wonda costs $4.52 against about $6 on Opus. So, here’s how to try it today. Muse code plans start at $5 a month, and every plan includes Muse Wonda. 15 gets you five times more use. 50 unlocks the full model. 200 is the maximum. Install it with one line from Meta’s site. It works on Mac and Windows. One thing nobody’s telling you. On these plans,

[05:40] contributor mode is on by default. That means Meta trains on your prompts and your code in exchange for more usage. If you’re working on anything private, switch it off in Muse Code settings before your first prompt. So, is it better than Claude? For long, multi-step jobs, legal and finance work, and running errands across your apps, the full model is now one of the best in the world. If that’s your work, the $50 plan is worth a test. For building software from scratch, terminal work,

[06:10] and plain facts, Claude is still ahead. And if you just want to see what Meta has built, $5 gets you in. Just turn off contributor mode first. Comment the word wonder and I’ll send you the field guide. If you want the full Claude Code Playbook, my paid guides are linked below. Follow along on Instagram and Facebook for bite-size AI and the deep dive playbooks live here on YouTube. Subscribe so you don’t miss one. See you in the next one.