Deux ans à répéter que l’open source était l’avenir, et puis voilà le grand virage. Meta vient de sortir Muse Wonder et Muse Wonder Full, les premiers modèles qui propulsent enfin le labo d’Alexandr Wang à la frontière de l’IA. Deux modèles fermés. Llama, c’était avant.
La pastèque a mûri
Le projet a macéré des mois sous le nom de code Watermelon. Zuckerberg lui-même postait des emojis pastèque avant l’annonce, histoire de teaser. Le résultat : Muse Wonder, modèle frontière rapide, et Muse Wonder Full, la version complète. Meta Superintelligence Labs (MSL) les présente comme le deuxième barreau de son échelle, après Muse Spark.
Sur les classements d’Artificial Analysis, Wonder Full (en mode raisonnement max) tape 56 sur l’Intelligence Index. Opus 5.5 d’Anthropic mène à 58, deux points devant. Derrière, Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1 se tiennent tous à 53, trois points dans le rétro. La version standard, Muse Wonder, pointe à 52. Pour situer le rythme : Muse Spark 1.3 était à 48, il y a six semaines. Quatorze mois après la fondation du labo, Meta est passé de la blague au podium.
Sur ses propres chiffres, Meta ne baisse pas les yeux. SWE-Marathon : 57,5 % pour Wonder Full, contre 46,3 % pour Opus 5.5 et 42,5 % pour GPT-6 Astra. DeepSWE v1.1 : 79,0 % contre 74,2 % et 74,1 %. Harvey LAB : 13,1 contre 8,6. MemoryBench : 85,5 contre 81,5 pour Opus. Dans les évals de tiers, Opus reprend la main sur la santé, l’usage informatique et quelques terrains de code. Meta encaisse la nuance, il n’a plus vraiment le choix.
La mémoire qui compte
Le point que Meta met en avant s’appelle « active memory » : la capacité à retenir et recouper ce que tu lui racontes. La chercheuse Kavya Kopparapu explique que l’équipe a bossé pour que le modèle se souvienne de ce qui compte sur des jours, des semaines, des mois. Wonder dépasse Fable, Opus et Astra sur MemoryBench. En clair, ton agent devrait arrêter de te redemander ton prénom trois fois par semaine.
Le virage fermé
Maintenant, la partie qui gratte. Muse Wonder est dispo sur l’API Meta à 4 dollars le million de tokens en entrée, 20 en sortie, et 0,20 pour l’entrée mise en cache. Muse Wonder Full, le gros cerveau, n’est pas sur l’API : il faut passer par les plans Muse Code, à 50 ou 200 dollars par mois. Les deux modèles sont fermés. Rien à télécharger, rien à héberger. On est loin du Llama qu’on t’offrait à la pelle.
Il y a quinze jours, on vous parlait du Muse gratuit de Meta, celui qui venait taquiner Dots. Le Muse gratuit est toujours dans les parages. Celui qui sait vraiment bosser, lui, passe à la caisse.
Alexandr Wang promet des tarifs « nettement en dessous » de ce que facturent OpenAI et Anthropic sur leurs modèles de pointe. Sauf que 4/20 dollars, c’est à peu près la grille de GPT-6 Sol et d’Opus 5.5. Et le vrai chiffre, c’est celui d’Artificial Analysis : coût par tâche de 4,52 dollars pour Wonder, plombé par une consommation d’entrée gourmande. Plus cher que GPT-6 Astra (3,26), que Gemini 4 Argon (1,99), que Sol (0,72), et même que le vieux Spark 1.3 (1,60). Le prix affiché est sage, la facture réelle l’est moins.
Le lancement n’a d’ailleurs pas été un long fleuve tranquille côté quotas. Wonder et Wonder Full vidaient les forfaits Muse Code à vitesse grand V. Corrigé le jour même, avec remise à zéro pour tout le monde. Wang a reconnu qu’il restait « des trucs à régler ». Un modèle qui éclate Opus dans les tableaux de scores et qui fait exploser ton quota en douce, voilà un programme.
Ce que ça dit
La performance est réelle, personne ne la conteste sérieusement. Ce qui dérange, c’est le discours. Meta a passé des années à vendre Llama comme la preuve qu’un géant pouvait ouvrir ses modèles. Le labo s’appelle Superintelligence Labs et te vend de la « superintelligence personnelle ». Une superintelligence personnelle que tu loues, pas que tu télécharges. La frontière a un tarif, et le code source n’est pas dans le lot. Note aussi le profil : les modèles sont taillés pour exécuter, pas pour découvrir. Les évals internes les donnent plus faibles sur l’intuition de recherche scientifique. Meta assume l’objectif, « personal empowerment » plutôt qu’automatisation des métiers, et dit même entraîner le modèle contre la paresse, pour qu’il persiste avant d’abandonner. Les modèles ont été entraînés à Prometheus, le centre de données de Meta dans l’Ohio.
Pendant ce temps, Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI, remet une pièce dans le juke-box. Il estime qu’environ 5 000 personnes sur Terre ont accès au vrai modèle de frontière, celui capable de faire tourner des essaims d’agents pendant des semaines ou de torcher des maths ouvertes. Le reste du monde, 6 milliards de gens qui l’ont à peine effleurée, se contente de chatbots gratuits. Le sommet dont on te parle ressemble surtout à un club très privé.
Alors oui, Meta a rattrapé la frontière en quatorze mois. Il lui a juste fallu refermer la porte derrière lui.
Sources :
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