Muse Wonder API
Muse Wonder ialah model frontier Meta yang dibina semula dalam tempoh 14 bulan, menerima teks, imej, video, audio dan PDF serta mengembalikan teks sahaja, dengan tumpuan pada aliran kerja agen dan pengekodan jangka panjang.
Muse Wonder ialah model frontier daripada Meta yang dilancarkan pada Oktober 2026 selepas pembinaan semula teknologi AI syarikat itu selama 14 bulan. Meta memposisikannya sebagai langkah ke arah superintelligence peribadi dan merancang untuk menggunakannya bagi memperkasakan Muse, produk agen peribadi Meta, bermula dengan pelanggan langganan. Model ini menerima input teks, imej, video, audio dan PDF, tetapi hanya mengeluarkan teks dan tidak boleh menjana imej, video atau audio.
Model ini menyokong aliran kerja agen dan pengendalian tugas berbilang langkah. Active Memory mengingat semula butiran penting daripada perbualan lalu dan memunculkan maklumat relevan pada masa yang sesuai, manakala Active Focus memastikan model terus bekerja apabila tugas menjadi sukar dengan mencuba pendekatan lain dan menyesuaikan diri dengan maklumat baharu. Muse Wonder juga meminta pengesahan atau menyemak dengan pengguna sebelum tindakan penting apabila perlu, dan merancang kerja pengekodan jangka panjang serta membahagikan tugas kepada agen pembantu, sementara Muse Code mengendalikan pelaksanaan alat dan kelulusan.
Muse Wonder sesuai untuk prototaip, pengekodan, penulisan, kerja kreatif, memahami perjanjian sewa, mentafsir maklumat kewangan dan maklumat kesihatan, kerja undang-undang yang dinilai pada Harvey's Legal Agent Benchmark, merancang dan melaksanakan projek pengekodan jangka panjang, serta membuat tempahan restoran dan semakan ketersediaan. Meta menyifatkannya sebagai modelnya yang paling sejajar, dengan perlindungan terkuat setakat ini terhadap ancaman kimia, biologi, radiologi, nuklear (CBRN) dan siber sambil mengekalkan keupayaan pertahanan siber frontier; model ini dilatih untuk tidak berkongsi maklumat peribadi tanpa kebenaran dan menolak permintaan untuk tindakan berbahaya sebenar. Walau bagaimanapun, ia dilaporkan agak lemah dalam penulisan, reka bentuk front-end dan kerja kreatif, dan penilaian pihak ketiga melaporkan Claude Opus 5.5 masih mendahului dalam terminal pengekodan, membina program dari awal, soalan berkaitan kesihatan dan kedudukan risikan bebas.
Dikemas kini:
ID MODEL
muse-wonder- Konteks
- 1.049M
- Output maks
- 943.718K
- API yang disyorkan
- messages
- Input
- text / image / video / file / audio
- Output
- text
Sorotan
- Input teks, imej, video, audio dan PDF
- Konteks 1,048,576 token
- Active Memory dan Active Focus
- Aliran kerja agen berbilang langkah
- Perlindungan CBRN dan siber diperkukuh
- Hanya output teks
Penyedia
Bandingkan harga API merentas penyedia. Pilih penyedia untuk melihat semua caj dan syarat.
| $4 | $20 | $0.2 |
Apa yang boleh dibeli dengan $10
- Input
- 2.5J token
- Output
- 500K token
Anggaran berdasarkan harga input dan output semasa, sebelum diskaun.
Penanda aras
- 57.5
SWE-Marathon
Muse Wonder Full
- 53.1
SWE-Marathon
Muse Wonder
Skor seperti yang diterbitkan oleh penyedia model.
Penaakulan
- Tahap usaha lalai
- medium
- Sentiasa diaktifkan
- Ya
- Tahap usaha yang tersedia
- max / xhigh / high / medium / low / minimal
Mula pantas
Kod sedia guna untuk memanggil model ini dengan API serasi Felo API Platform. Mulakan di Playground apabila anda ingin menguji prompt sebelum menulis kod.
Tetapkan kunci API
Cipta kunci daripada akaun Felo API Platform anda dan tetapkan sebagai pemboleh ubah persekitaran.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Hantar permintaan pertama
Gunakan ID model ini dengan endpoint Felo API Platform. Pengepala permintaan pilihan seperti X-Request-Id boleh membantu penyelesaian masalah.
muse-wonderModel ini mampu membuat penaakulan. Jika protokol dan laluan model yang anda pilih menyediakan kawalan penaakulan, kekalkan metadata penaakulan yang dipulangkan apabila meneruskan perbualan.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "muse-wonder",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Menggunakan SDK pihak ketiga
Dalam SDK yang serasi, tetapkan baseURL kepada https://openapi.felo.ai/api/v1. Untuk klien gaya Claude, gunakan base URL yang serasi dengan Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Dayakan penstriman
Tambah stream: true untuk menerima respons sebagai server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "muse-wonder",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform menyediakan antara muka panggilan model yang serasi. Pilih antara muka yang sudah disokong oleh aplikasi atau klien ejen anda.
Messages
Mesej serasi Anthropic untuk klien gaya Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameter
modelstringmuse-wonderID model awam untuk dipanggil.max_tokensinteger—Bilangan maksimum token yang dijana.messagesarray—Mesej perbualan untuk Chat Completions.include_reasoning———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Meminta output berstruktur apabila disokong.structured_outputs———temperaturenumber—Mengawal kepelbagaian respons apabila disokong.tool_choicestring or object—Mengawal sama ada alat perlu dipanggil.toolsarray—Definisi tool calling mengikut skema serasi.top_k———top_p———Soalan lazim
Mengenali Muse Wonder?
Muse Wonder ialah model frontier daripada Meta yang dilancarkan pada Oktober 2026 selepas pembinaan semula teknologi AI syarikat itu selama 14 bulan. Meta memposisikannya sebagai langkah ke arah superintelligence peribadi dan merancang untuk menggunakannya bagi memperkasakan Muse, produk agen peribadi Meta, bermula dengan pelanggan langganan. Model ini menerima input teks, imej, video, audio dan PDF, tetapi hanya mengeluarkan teks dan tidak boleh menjana imej, video atau audio. Model ini menyokong aliran kerja agen dan pengendalian tugas berbilang langkah. Active Memory mengingat semula butiran penting daripada perbualan lalu dan memunculkan maklumat relevan pada masa yang sesuai, manakala Active Focus memastikan model terus bekerja apabila tugas menjadi sukar dengan mencuba pendekatan lain dan menyesuaikan diri dengan maklumat baharu. Muse Wonder juga meminta pengesahan atau menyemak dengan pengguna sebelum tindakan penting apabila perlu, dan merancang kerja pengekodan jangka panjang serta membahagikan tugas kepada agen pembantu, sementara Muse Code mengendalikan pelaksanaan alat dan kelulusan. Muse Wonder sesuai untuk prototaip, pengekodan, penulisan, kerja kreatif, memahami perjanjian sewa, mentafsir maklumat kewangan dan maklumat kesihatan, kerja undang-undang yang dinilai pada Harvey's Legal Agent Benchmark, merancang dan melaksanakan projek pengekodan jangka panjang, serta membuat tempahan restoran dan semakan ketersediaan. Meta menyifatkannya sebagai modelnya yang paling sejajar, dengan perlindungan terkuat setakat ini terhadap ancaman kimia, biologi, radiologi, nuklear (CBRN) dan siber sambil mengekalkan keupayaan pertahanan siber frontier; model ini dilatih untuk tidak berkongsi maklumat peribadi tanpa kebenaran dan menolak permintaan untuk tindakan berbahaya sebenar. Walau bagaimanapun, ia dilaporkan agak lemah dalam penulisan, reka bentuk front-end dan kerja kreatif, dan penilaian pihak ketiga melaporkan Claude Opus 5.5 masih mendahului dalam terminal pengekodan, membina program dari awal, soalan berkaitan kesihatan dan kedudukan risikan bebas.
Bagaimana penggunaan dicaj?
Bil anda bergantung pada penyedia yang anda gunakan, harganya dan penggunaan anda. Input yang lebih panjang atau syarat lain mungkin dikenakan harga berbeza.
Apakah jenis input yang disokong oleh Muse Wonder?
Muse Wonder menerima input teks, imej, video, audio dan PDF. Walau bagaimanapun, outputnya terhad kepada teks sahaja.
Berapakah panjang konteks Muse Wonder?
Muse Wonder menyokong konteks sehingga 1,048,576 token. Had output tidak dinyatakan dalam maklumat yang tersedia.
Apakah tugas yang paling sesuai untuk Muse Wonder?
Model ini sesuai untuk aliran kerja agen, pengekodan, penulisan, kerja kreatif, memahami perjanjian sewa, mentafsir maklumat kewangan dan kesihatan, kerja undang-undang, serta perancangan projek pengekodan jangka panjang.
Apakah perbezaan antara Muse Wonder dan Muse Wonder Full?
Muse Wonder Full memperoleh 57.5 pada SWE-Marathon manakala Muse Wonder memperoleh 53.1. Muse Wonder Full ialah model adik-beradik dalam siri yang sama.
Apakah kelemahan utama Muse Wonder?
Ia hanya mengeluarkan teks dan tidak boleh menjana imej, video atau audio. Ia juga dilaporkan agak lemah dalam penulisan, reka bentuk front-end dan kerja kreatif.