Muse Wonder é realmente competitivo com Opus e Astra?

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Autoria: Cortes do Rafael Quintanilha · Assistir no YouTube

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Idioma original: português

Vídeo original: Muse Wonder é realmente competitivo com Opus e Astra? · Canal: Cortes do Rafael Quintanilha · 09:25 · Assistir no YouTube

Tópicos: Avaliação e benchmarks de IA, Modelos de IA

Resumo

Os participantes discutem o lançamento do Muse Wonder e comparam seus preços e resultados em benchmarks com modelos como Opus e Astra. Eles avaliam que o desempenho parece promissor em algumas tarefas, mas que o preço e os problemas relatados na API podem dificultar sua adoção. Também comentam o ritmo acelerado de lançamentos da Meta e os exemplos de uso apresentados pela empresa. Por fim, levantam dúvidas sobre o Active Memory e sobre como uma memória integrada à inferência poderia afetar as respostas do modelo.

Pontos-chave

• O Muse Wonder chega em duas versões: tradicional e Full; a versão Full é oferecida apenas por assinatura, sem acesso via API, segundo a conversa.
• Os participantes consideram o preço do Muse Wonder elevado em comparação com outros modelos de fronteira.
• O modelo apresenta resultados fortes em um benchmark de código citado, mas fica abaixo de Opus e Astra no Terminal Bench.
• Na avaliação dos participantes, sem uma opção mais barata ou subsidiada, pode ser difícil para o modelo se destacar em um mercado concorrido.
• Eles mencionam problemas na API e testes de Minecraft com resultados ruins no dia do lançamento, observando que ainda poderiam ser corrigidos.
• Os exemplos divulgados incluem planejamento de maratona, desenvolvimento de jogos e tarefas em planilhas.
• O Active Memory é apresentado como uma possível forma de preservar contexto entre conversas, mas seu funcionamento prático ainda não está claro.
• Os participantes destacam que a memória integrada pode ser conveniente para empresas, mas também pode gerar associações indesejadas entre assuntos.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação do Muse Wonder e preços	Os participantes introduzem o lançamento, distinguem as versões do modelo e comparam seus preços com os de outros modelos.
02:07	Benchmarks e competitividade	A conversa examina os resultados em benchmarks e questiona se o modelo pode se destacar sem preços mais agressivos.
04:12	Ritmo de lançamentos e problemas na API	Os participantes comentam a estratégia de lançamentos da Meta, a evolução dos modelos anteriores e os problemas reportados no lançamento.
06:17	Casos de uso e Active Memory	A conversa aborda custo por tarefa, exemplos de uso apresentados pela Meta e dúvidas sobre os efeitos de uma memória integrada.

Citações

Não é que o modelo não seja bom, mas talvez ele não vá revolucionar nada. — 03:09

Se eu tiver que trocar agora e pagar mais caro, vai ser triste. — 04:12

É bom ter concorrente, porque, se tirarem um do mercado, tem outro. — 05:45

Isso poderia vir como uma camada de memória no nível da inferência. — 08:22

Eu só quero saber disso aqui; não inventa moda de cruzar dados. Só me responde objetivamente. — 09:25

Conceitos e entidades

• Muse Wonder (modelo): Modelo da Meta discutido no vídeo, incluindo as versões tradicional e Full.
• Muse Spark (modelo): Modelo anterior da família da Meta, mencionado como referência de desempenho e preço.
• Opus 5.5 (modelo): Modelo comparado ao Muse Wonder em preço e resultados de benchmark.
• Astra (modelo): Modelo usado como comparação para os resultados do Muse Wonder.
• Active Memory (conceito): Recurso descrito como uma forma de carregar contexto relevante de conversas anteriores.
• Terminal-Bench (conceito): Benchmark citado na comparação de desempenho entre modelos.
• Artificial Analysis (empresa): Fonte de dados e comparações sobre custo por tarefa e uso de tokens mencionada na conversa.
• Meta (empresa): Empresa associada ao lançamento do Muse Wonder e à família Muse.
• Rafael Quintanilha (pessoa): Apresentador do canal Cortes do Rafael Quintanilha e participante da conversa.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Este é um corte do podcast Limite Semanal, que acontece toda segunda-feira às 19h, comigo e com o Vini, lá da AI Coders. Se você quer ficar por dentro de tudo que acontece de relevante no mundo da IA, considere se inscrever no canal pelo link que está tanto na descrição quanto no comentário fixado. Vamos agora falar de notícia fresquinha, que acabou de sair do nosso tio Mark Zuckerberg. O modelo Muse Wonder, tá? Mais um modelo da família Muse, da Meta.

00:31 Que chegou, né? Na verdade, já havia bons modelos na família anterior, com o Muse Spark. Aí lançaram o Muse Spark 1.1 e o 1.2, modelos muito bons, mas que acabaram não fazendo muito sucesso aqui no Brasil. Vamos ver se o Wonder vai ter uma história diferente. Vini, olha só: pelo que estou vendo aqui, o Muse Wonder vem em dois sabores: o Muse Wonder tradicional e o Muse Wonder Full, certo? >> Perfeito. >> Então, está aqui: input, 4 dólares; output, 20 dólares…

01:03 …perdão, 20 dólares de output, 4 dólares de input e 20 de cache, tá? Então, em questão de preço, né, me parece que ele veio pelo dobro do GPT e do Sonnet, é isso? Então, o preço é… >> É, isso aí. >> Então, a gente está vendo a diferença… >> O preço do Gemini 4 Argo, que a gente ainda não usou, mas é o mesmo preço ali. >> Tá, então ele está vindo relativamente…

01:34 …mais caro, comparado com os modelos de fronteira, né? Se a gente colocar… >> Sim, sim. >> Ele está no preço do Opus, então, é isso, né? O Opus está vindo… >> Né? Se os caras resolverem lançar um modelo para contribuições, aí fica uma maravilha, né? >> É, exato. Eu até pesquisei para ver se tinha… >> Aí é doideira. >> Mas não tinha. É… >> E o Full ali só na assinatura; não vai ter acesso via API. >> O Full só na assinatura do Muse Code, tá? O que tem de interessante aqui? Vamos dar uma olhada nos benchmarks, tá?

02:07 Bom, muitos benchmarks aqui são deles. >> O DeepSeek do Rafa me chamou a atenção. >> Ah, é, cadê o DeepSeek? Aqui, ó: Code. >> Está aí, ó: 79. O Wonder Full fez 79, e ficou só um pouquinho abaixo… >> 78,88. Empatado, né? Deu na mesma. Acho que, até agora, ele tem a maior pontuação, junto com o Gemini 1.5 também, que tirou essa nota, se não me engano. >> Uhum. É bem interessante, superando aqui o Opus 5.5 e o Astra. >> Uhum. >> Né?

02:38 No Artificial Intelligence… demorou nos passos e tudo mais, né? A gente não sabe, né? >> Sim. Mas realmente parece que o DeepSeek foi bem. Agora, olha só: normalmente isso aqui me chama a atenção, acende uma luzinha. O Terminal Bench: 57, abaixo do Astra e do Opus. >> Não tão abaixo assim também, né? >> É, mas normalmente, quando aparece isso aqui, para mim é um indicativo, Vini, de que não é que o modelo não…

03:09 …seja bom, mas que o modelo não vai revolucionar nada. >> Ah, não, claro. Isso aí, na minha visão, é revolução se os caras liberarem o modelo para contribuições. Aí é revolução. >> Porque aí você vai ter um modelo do nível do Opus por 20 centavos. >> É, agora, metade do preço do Haiku, né? >> Exatamente. Agora, pensando no nível de API, cara, vamos ser sinceros: tem um monte no mercado. O Grok 4.7, o Grok 4.6, você tem aí o Qwen, o Qwen 3, no caso, né? Mas o que a galera vai usar agora é o Opus 5.5, cara. Ou quem já está numa assinatura…

03:40 …vai continuar na assinatura. Aí, com o GPT 6.1 ali, beleza. Mas, para entrar no mercado, ou os caras vão ser muito agressivos nos subsídios — pode ser, a gente pode ver isso acontecer — ou vai ser mais um. >> Sim. Estou querendo pegar aqui o rapaz da Meta, para a gente poder ver o que você falou, que eles estão focando na parte do ecossistema, né?

04:12 >> Exatamente. Enquanto você vai puxando aí, vou dar uma palhinha do Muse Wonder. Ele tem uma coisa interessante, Rafa, que, aliás, me preocupa: será que eles vão tirar o Muse Spark 1.3 para contribuições do ar, para liberar mais compute? Porque, assim, hoje o Muse Spark 1.3 para contribuições está brigando pau a pau com o Luna 6 para ser o principal nos meus sistemas de agent. Daí, se eu tiver que trocar agora e pagar mais caro, vai ser triste. >> [risadas] >> Vou ficar chateado, cara.

04:43 Mas é interessante. Olha que interessante também, né, Rafa? A velocidade com que a Meta surgiu do nada; ninguém estava esperando isso. O Zuckerberg tinha acabado com o Twitter quando lançou o Threads, né? Mas teve que ir ao Twitter anunciar os novos modelos da Meta. E agora eles estão realmente entrando numa janela de lançamentos bem mais curta do que a que a gente estava acostumado a ver. Mais uma vez, né? Alcançando, talvez até passando a própria Google, com o Gemini…

05:15 …que prometeu lançar o Gemini 3.5 Pro, mas não lançou. Anunciaram esse Gemini 4 Argo agora, falaram que iam lançar amanhã; vamos ver. Estou esperançoso com ele, acho que vai mandar bem em design, mas, até agora, está complicado. >> Olha como a evolução foi rápida, né? Mostrando esse gráfico aqui: o Muse Spark saiu de 31 para 34, depois 40, 48, 52 e 56, né? Isso foi rapidinho, em questão de, sei lá, dois ou três meses.

05:45 >> Vale a pena chamar a atenção para um detalhe, tá? Hoje, no lançamento do Muse Wonder, deu um monte de problema na API deles. Muita gente falando: “Ah, não é tudo isso”, e tal. Deu um monte de problema. O próprio Alexander falou: “Ó, estamos resolvendo os pepinos que deram aqui”, e tal. Uma galera fez uns testes de Minecraft, e estava tudo zoado. Então, vamos ver amanhã ou depois de amanhã se os caras conseguem resolver. Parece que estava ruim mesmo. Mas é interessante. É bom ter concorrência, porque, se os caras cismarem do nada: “Ah, vamos tirar um modelo do ar”, tem outro por aí. E está massa.

06:17 >> É, vamos ver qual é o destaque do Artificial Analysis. Uma coisa interessante que muitas vezes a gente não vê: os dois modelos retornam menos tokens de output do que o Muse Spark. Então, isso já é um bom sinal, né? Um bom sinal de que não vai ter muitos passos ou algo desse tipo. >> Exatamente. >> Agora, o custo por tarefa está no ecossistema do Muse, né, Rafa? >> Sim, sim. O custo por tarefa aqui parece ser aquele que…

06:47 …não, né? Mas é aquilo que a gente já sabia. A gente sabe que ele não vai ser o modelo mais em conta, né? Na verdade, pelo preço e por não ter tanto subsídio assim — a menos que tenha, claro, um modelo para contribuições, etc. —, realmente, em questão de preço, não vai ser isso que vai fazer você usar esse modelo. Não vai ser o preço que vai fazer você usá-lo. >> Exatamente. >> Boa. Aqui é mais… Deixa eu ver se a gente consegue pegar mais alguma coisa interessante aqui. Multimodal, né?

07:21 É aquilo que a gente já imaginava. >> O pessoal trouxe um comparativo dele, Rafa, lá na página do Muse Wonder, com os casos de uso que apresentaram. Trouxeram uma tarefa de planejamento de maratona, chamada Marathon Planning, que mostra a capacidade de uso do computador do modelo. Depois tem o Game Dev, com os joguinhos, né? Que agora virou febre: fazer joguinho com qualquer coisa. Eu fiz o meu Age of Empires, e todo mundo está fazendo joguinho por aí. E o outro é o Wedding Sitting, né? Que é uma tarefa de uso de agent, mas…

07:52 Isso dentro de uma planilha também. Então, assim, não é nada… Tipo um Overcooked aqui, cara. Você já jogou Overcooked? >> Nunca joguei, é bom? >> É legal, cara. É bom para jogar com a esposa. Você acaba brigando com ela no final, mas é legal. >> [risadas] >> Tudo certo. Então, assim, eu não vi nada demais, mas teve um negócio no lançamento que me chamou a atenção, Rafa: a questão do Active Memory. Eu quero entender melhor como é que isso vai funcionar, tá? Mas

08:22 basicamente, eles disseram que o Active Memory carrega partes importantes do contexto ao longo das conversas e se concentra especificamente nessa parte do contexto sobre o que já aconteceu. Eu não consegui entender bem, na prática, o que isso significa, mas deu a entender que isso poderia vir como uma camada de memória no nível de inference. Se isso for verdade, cara, seria uma sacada interessante, tá? Porque hoje você tem a possibilidade de trazer, dentro da…

08:54 Amazon da Anthropic — que é de quem a gente tá falando, que tá querendo virar a AWS —, você tem a possibilidade de manter separadas a memória e a inference, né? Quando você traz tudo junto, a inference com a memória, eu particularmente não gosto, mas para a empresa fica interessante, porque o cara que vai usar seu modelo não precisa montar uma infraestrutura de memória. Já vem com o modelo. Então, você reduz uma etapa. É, se for esse o negócio mesmo, é um conceito interessante, mas vamos ver se vai funcionar. Porque não sei se acontece contigo, Rafa,

09:25 mas, por exemplo, no meu GPT, do nada eu tô trocando uma ideia sobre outro assunto, e aí o GPT vem fazer uma comparação com um assunto que tem a ver com algo lá da semana passada. E eu falo: “Cara, não, cara. Eu só quero saber disso aqui. Não inventa moda de cruzar dados sobre o que eu faço ou não faço. Só me responde objetivamente.” Então, é um negócio que tem que ver se esse Active Memory que eles trouxeram vai impactar isso positiva ou negativamente; entender de fato o que é essa parada aqui.

Transcrição original

[00:00] Esse é um corte do podcast limite semanal que acontece toda segunda-feira às 7:00 da noite comigo e com o Vini lá da AI Coders. Se você quer ficar por dentro de tudo que acontece de relevante no mundo da IA, considere se inscrever no canal através do link que está tanto na descrição quanto no comentário fixado. Nós vamos agora falar de notícia fresquinha, acabou de sair do nosso tio Mark Zuckerberg. O modelo Music Wander, tá? Mais um modelo da família do Music Meta

[00:31] que chegou, né? Na verdade com bons modelos já na na família anterior, com o Music Spark. E aí só lançou o Music Spark 1.1, 1.2, modelos muito bons, acabaram que não pegaram muito aqui no Brasil. Vamos ver se o Wander vai ter é uma história diferente. Vini, olha só, o Music Wander vem em dois sabores pelo que eu tô vendo aqui. O Music Wander tradicional e o Music Wander full, certo? >> Perfeito. >> Então, é, tá aqui, ó, input 4, é, 4

[01:03] dólares, 20 dólares de output, é, perdão, é, 20 dólares de output, 4 dólares de input e 20 de cash, tá? Então, em questão de preço né, me parece que ele ele veio aqui, então, no dobro do GPT só e do Sonic, é isso? Então, o preço que é >> É, isso aí. >> Então, a gente tá vendo a diferença >> preço de Gemini 4 Argon, que a gente não usou ainda, mas é o mesmo preço ali. >> Tá, então, ele tá vindo, né, relativamente né, aqui é né

[01:34] mais caro comparado com os modelos de fronteira, né? Se a gente colocar >> Sim, sim. >> Ele tá ele tá do preço do Opus, então, é isso, né? O Opus tá vindo >> né? Se os caras resolver lançar um contributor ali, aí fica maravilha, né? >> É, exato, eu até pesquisei pra ver se tinha o >> aí é aí é doideira. >> Mas não tinha. É >> E e o full ali só na assinatura, não vai ter acesso via API. >> O full só na assinatura do Music Code, tá? Eh, que que tem de interessante aqui? Vamos dar uma olhada, eh, nos benchmarks, tá?

[02:07] Eh, bom, muito benchmark aqui que é deles, eu >> Me chamou a atenção o Deep Speed do Rafa. >> Ah, é, cadê o Deep Speed? Aqui, ó, Code. >> Tá aí, ó, 79. 79 no o Wonder Full e um pouquinho só abaixo >> 78, 88, é, empatado, né? Mesma coisa. Eu acho que até agora ele é o mais alto junto com o Gemini 1.5 também que tirou essa nota, se não me engano. >> Uhum. É, bem interessante, superando aqui o Opus 5.5 e o Astra. >> Uhum. >> Né?

[02:38] Eh, no Artificial Intelligence >> passos demorou e tudo mais, né? A gente não sabe, né? >> Sim. Eh, mas realmente parece que o Deep Speed veio bem. Agora, olha só, normal, isso aqui normalmente me chama algumas aten, me dá, acende uma luzinha. O Terminal Bench, ó. 57 abaixo do que é o Astra e abaixo do que é o o Opus >> Não tão abaixo também, né? >> É, mas normalmente, normalmente quando vem isso aqui, isso aqui para mim me dá indicação, Vini, de, não é, não é que o modelo não

[03:09] seja bom, mas que o modelo não vai revolucionar nada. >> Ah, não, claro. Isso aí, isso aí, na minha visão, é revolução se os caras liberar o contributo. Aí é revolução. >> Que é, que aí você vai ter um modelo do nível Opus a 20 centavos. >> é, agora a metade do preço de Haiku, né? >> Exatamente. Agora, pensando assim, nível de API, cara, vamos ser sincero, a gente tem um monte no mercado. O Grok 4.7, o Grok 4.6, você tem aí o que, o Skim, Química 3, no caso, né? Mas o que, o que a galera vai usar é o Opus 5.5 agora, cara. Ou o quem já tá numa assinatura aí

[03:40] vai continuar na assinatura. Aí o, com o GPT 6.1 ali, beleza. Mas, para entrar, ou os caras vão ser muito agressivo em subsídio, pode ser, a gente ver isso acontecendo. Ou vai ser mais um. >> Sim. É, eu estou querendo pegar aqui o rapaz do Meta lá, para a gente poder ver aqui, que você falou que eles estão focando na parte de de ecossistema, né?

[04:12] >> Exatamente. Enquanto você vai puxando aí, ó, vou fazer, vou dar uma palinha do do Music Wander aí, ó. Ele tem uma parada interessante, Rafa, que, aliás, uma parada que me preocupa, que é o seguinte: Será que eles vão tirar o Music Spark 1.3 contributor ali para liberar mais compute? Porque assim, hoje o Music Spark 1.3 contributor, ele está ali brigando pau a pau com o Luna 6 para ser o main meu nas nos meus sistemas de agente. Daí, se eu tiver que trocar agora e pagar mais caro, vai ser triste. >> [risadas] >> Vou ficar chateado, cara.

[04:43] Mas é, é interessante. Mas, olha que interessante também, né, Rafa? A velocidade que a Meta, ela surgiu do nada, ninguém estava esperando isso. O Zuckerberg tinha acabado com o Twitter quando ele lançou o Threads, né? Mas ele teve que vir no Twitter anunciar que os modelos novos da da Meta ali. E agora eles estão realmente entrando numa numa janela de release bem mais curta do que a gente estava acostumado a ver. Até mesmo de novo, né? Alcançando, talvez até passando a própria Google ali com o Gemini,

[05:15] que prometeram lançar o Gemini 3.5 Pro, não lançaram. Anunciaram esse Gemini 4 Argo agora, falaram que ia lançar amanhã, vamos ver. Eu estou esperançoso com ele, acho que ele vai mandar bem em design, mas até agora complexo. >> Olha a evolução, como foi rápida essa evolução, né? De mostrando esse gráfico aqui, ó. O Music Spark saiu 31 para 34, para 40, para 48, 52 e 56, né? Rapidinho isso aí, em questão de, sei lá, dois, três meses.

[05:45] >> vale a pena chamar atenção a um detalhe, tá? Hoje no lançamento do Muse Wonder teve um monte de BO na API deles lá. Uma galera falando: “Ah, não tá isso tudo” e tal. Teve um monte de BO. Esse Esse Alexander mesmo falou: “Ó, a gente tá resolvendo os pepino que deu aqui” e tal. É, tipo, uma galera fez uns testes de Minecraft, tava zoado. Então, vamos ver amanhã, depois de amanhã, se os caras conseguem resolver. Parece que tava ruim mesmo. Mas interessante. É É bom ter concorrente, porque se os caras sismam do nada: “Ah, vamos tirar fora um”, tem outro aí. E tá massa.

[06:17] >> É, vamos ver aqui qual que é o destaque, é do Artificial Analysis, ó. Uma coisa interessante que muitas vezes a gente não vê, ó. É, ambos os modelos retornam usam menos output tokens do que o Muse Park. Então, isso aqui já é um bom sinal, né? Um bom sinal de que não vai não vai ter muitos steps ou coisa desse tipo, né? >> Exatamente. >> É Agora o custo por tarefa tá no ecossistema do Muse, né, Rafa? >> Sim. Sim. É, o custo por tarefa aqui que parece que é aquele que

[06:47] não né, mas é aquilo que a gente já sabia. A gente sabe que ele não vai ser o modelo mais mais em conta, né, na verdade. É, pelo pelo preço, por não ter tanto subsídio assim, a menos que tenha, claro, contributor, etc, né? Mas realmente não tem não tem em questão de preço não vai ser o que vai te fazer usar esse modelo, né? Não vai ser o preço que vai te fazer usar ele. >> Exatamente. >> Boa. É, aqui é mais Deixa eu ver se a gente consegue pegar mais alguma coisa de interessante aqui. Multimodal, né?

[07:21] É, aquilo que a gente já imaginava. >> O pessoal trouxe ali um um comparativo dele, Rafa, lá na página do do Muse Wonder, dos casos de de casos de uso que eles trouxeram, né? Aí trouxeram um Marathon Planning, que é uma tarefa agente de planejamento de maratona, que ele mostra a capacidade de computer use do modelo. Depois tem ali o Game Dev com os joguinhos ali, né? Que agora virou febre, né? A gente fazer joguinho com coisa. Eu fiz o meu Age of Empires, a galera todo mundo fazendo joguinho aí. E o outro que é o Wedding Sitting, né? Que é uma tarefa de uso a gente, mas

[07:52] isso dentro de uma planilha também. Então, tipo assim, não é nada >> o tipo um Overcooked aqui, o cara. Você já jogou Overcooked? >> Nunca joguei, é bom? >> É legal, cara. É bom para jogar, jogar com com a esposa, é bom para jogar. Você acaba você você acaba brigando com ela no final, mas é legal. >> [risadas] >> Tudo certo. Então, assim, eu não vi nada demais, mas teve um negócio no lançamento que me chamou a atenção, Rafa. Que a questão do Active Memory. Eu quero entender mais como é que isso vai funcionar, tá? Mas

[08:22] basicamente, é eles trouxeram que o Active Memory carrega parte importante do contexto através de conversas e foca especificamente naquela parte de contexto do que já aconteceu. Eu não não consegui entender bem na prática o que é que isso significa, mas deu uma ideia de que isso poderia vir como uma camada de memória a nível de inferência. Se isso for verdade, cara, seria uma sacada interessante, tá? Porque hoje você tem a possibilidade de trazer dentro da da

[08:54] Amazon da Amazon da é Anthropic que a gente tá falando que tá querendo virar a AWS, você tem a possibilidade de de manter separada a memória da inferência, né? Quando você traz tudo junto, a inferência com a memória, eu particularmente não gosto, mas para empresa fica interessante porque o cara que vai usar seu modelo, ele não precisa montar uma infra de memória. Já vem com o modelo. Então, você reduz uma uma etapa. É, se for esse o rolê mesmo, é um conceito interessante, mas vamos ver se vai funcionar. Porque não sei se rola contigo, Rafa,

[09:25] mas aí no meu GPT, por exemplo, do nada eu tô trocando uma ideia de outro rolê e aí o GPT vem fazer comparação com o assunto que tem a ver com coisa lá de semana passada. E eu falo: “Cara, não, cara. Eu só quero saber disso aqui, não inventa moda de cruzar dado, o que o que eu faço ou o que eu não faço. Só me responde objetivamente”. Então é um negócio que tem que ver se isso aqui vai impactar positivamente ou negativamente esse Active Memory que eles trouxeram, entender de fato o que que é essa parada aqui.