Meta ra mắt loạt Muse Wonder, các mô hình AI có năng lực cao nhất từ trước đến nay

Ngày 12 tháng 10 năm 2026, Meta công bố loạt Muse Wonder, giới thiệu Muse Wonder và Muse Wonder Full — các mô hình tiên phong dành cho những tác vụ tự chủ trong công việc chuyên môn và đời sống cá nhân. Meta mô tả đây là những mô hình có năng lực cao nhất từ trước đến nay, được xây dựng để đạt hiệu suất hàng đầu trong nhiều công việc, từ giải quyết yêu cầu bồi thường bảo hiểm, tìm hiểu hợp đồng thuê nhà đến phát triển một ứng dụng hoạt động hoàn chỉnh.

Năng lực xử lý tác vụ tự chủ

Theo thông báo, các mô hình Muse Wonder có năng lực trong những lĩnh vực chuyên môn như luật, tài chính và y tế, đồng thời đạt hiệu suất lập trình hàng đầu, phục vụ những người xây dựng mọi thứ từ trò chơi đến ứng dụng cho doanh nghiệp mới. Meta cho biết đợt ra mắt này diễn ra sau mười bốn tháng kể từ khi công ty bắt đầu cải tổ các nỗ lực về AI; trong khoảng thời gian đó, Meta đã chuyển từ việc xây dựng lại nền tảng sang thúc đẩy những giới hạn tiên phong. Các mô hình này được phát triển dựa trên nền tảng đã xây dựng với Muse Spark.

Meta xây dựng các mô hình mới dựa trên những tính năng mà công ty gọi là Active Memory và Active Focus. Active Memory lưu giữ ngữ cảnh về người dùng qua các cuộc trò chuyện và khôi phục những chi tiết liên quan đến nhiệm vụ đang thực hiện. Active Focus giúp mô hình tiếp tục hướng đến mục tiêu khi nhiệm vụ trở nên khó khăn: thử những cách tiếp cận khác, khắc phục lỗi, yêu cầu làm rõ khi cần và hỏi ý kiến người dùng trước khi thực hiện bất kỳ việc quan trọng nào.

Lập trình kết nối các năng lực đó với nhau. Blog nghiên cứu của Meta mô tả quá trình xây dựng phần mềm là việc theo dõi các yêu cầu, thực hiện thay đổi trên toàn bộ kho mã và lặp đi lặp lại các chu kỳ kiểm thử, chỉnh sửa; bài viết cũng cho biết cả hai mô hình đều được huấn luyện bằng những nhiệm vụ đa dạng, kéo dài để duy trì tiến độ xuyên suốt quá trình này. Các bản trình diễn trong bài viết cho thấy Muse Wonder tạo một trò chơi nhà bếp 3D có thể chơi được từ hình ảnh đầu vào có thể tùy chỉnh; lập kế hoạch chạy bộ trên trình duyệt bằng dữ liệu OpenStreetMap, dựa trên sở thích và hoàn cảnh cá nhân; thiết kế và đặt làm sản phẩm lưu niệm theo yêu cầu từ những bức ảnh thật trên hồ sơ Instagram cá nhân; và chuẩn bị sơ đồ chỗ ngồi đám cưới theo yêu cầu từ danh sách các tiêu chí ghép chỗ phức tạp.

Huấn luyện và khả năng khái quát hóa

Muse Wonder và Muse Wonder Full được huấn luyện tại trung tâm dữ liệu Prometheus có quy mô gigawatt của Meta. Đợt ra mắt này tiếp nối cách tiếp cận mở rộng quy mô mà Meta đã trình bày cùng Muse Spark, áp dụng cho cả giai đoạn tiền huấn luyện lẫn học tăng cường.

Blog nghiên cứu cũng xem xét mối liên hệ giữa hiệu suất trên các nhiệm vụ được nhắm đến trong giai đoạn hậu huấn luyện và hiệu suất trên các nhiệm vụ chưa từng gặp, khi quy mô tính toán tại thời điểm kiểm thử tăng lên. Theo bài viết, các bộ tiêu chuẩn phổ biến chỉ tập trung vào một vài lĩnh vực không thể phản ánh đầy đủ bề rộng năng lực này. Phân tích của Meta so sánh Muse Spark 1.3 với Muse Wonder Full, biểu diễn điểm số của mỗi mô hình trên một thước đo tổng hợp đại diện cho các nhiệm vụ được nhắm đến trong giai đoạn hậu huấn luyện (trong phân phối) so với hiệu suất trung bình trên các nhiệm vụ không được nhắm đến trong giai đoạn này (ngoài phân phối). Meta cho biết cả hai mô hình đều cải thiện tương tự nhau trên các nhiệm vụ ngoài phân phối khi quy mô tính toán tại thời điểm kiểm thử tăng lên, nhưng xét theo hiệu suất trong phân phối, Muse Wonder Full làm tốt hơn trên các nhiệm vụ chưa từng gặp so với mức mà xu hướng của Muse Spark 1.3 dự đoán. Meta cho rằng mức dịch chuyển lên này là nhờ các mô hình nền lớn hơn, mạnh hơn đứng sau loạt Muse Wonder; những cải thiện đạt được trong giai đoạn hậu huấn luyện được chuyển giao hiệu quả hơn sang các nhiệm vụ chưa từng gặp. Theo blog, tính đa năng này rất quan trọng đối với các tác nhân cá nhân phải xử lý nhiều tổ hợp mục tiêu, công cụ và ràng buộc.

Bộ tiêu chuẩn đánh giá

Meta cho biết loạt Muse Wonder đạt kết quả hàng đầu trên các bộ tiêu chuẩn chủ chốt về tác nhân cá nhân và chuyên môn, trí nhớ và lập trình; công ty cũng công bố bảng kết quả đầy đủ, so sánh các mô hình với những mô hình tiên phong khác trên một bộ đánh giá đa dạng. Các đánh giá được nêu tên gồm Harvey’s Legal Agent Benchmark, yêu cầu mô hình làm việc với tài liệu nguồn và tuân theo hướng dẫn chi tiết để tạo ra các sản phẩm công việc pháp lý, cùng với Vals Finance Agent V2 dành cho các tác vụ của tác nhân tài chính. Khả năng ghi nhớ ngữ cảnh dài hạn được đo bằng MemoryBench, khả năng tập trung bằng FocusBench, khả năng thực hiện liên tục các dự án phần mềm kéo dài bằng SWE-Marathon, và năng lực lập trình dài hạn bằng DeepSWE. Meta dẫn đến một báo cáo riêng để xem thêm chi tiết về đánh giá.

An toàn và điều chỉnh phù hợp

Meta cho biết công ty đã huấn luyện dòng Muse Wonder để tránh chia sẻ thông tin riêng tư khi chưa được phép, từ chối các yêu cầu hỗ trợ thực hiện hành vi thực sự gây hại, đồng thời cải thiện bảo mật và củng cố khả năng phòng thủ trước các cuộc tấn công mạng. Vì các nhà phát triển và nhóm bảo mật có thể dùng những mô hình như Muse Wonder để tìm lỗ hổng trong chính mã của họ và củng cố hệ thống, Meta cho biết công ty đã bảo đảm các mô hình vẫn có thể thực hiện những công việc đó.

Meta mô tả Muse Wonder là mô hình có các biện pháp bảo vệ mạnh nhất từ trước đến nay trước nguy cơ lạm dụng liên quan đến CBRN (hóa học, sinh học, phóng xạ và hạt nhân) và an ninh mạng, đồng thời vẫn duy trì khả năng tiếp cận các năng lực an ninh mạng tiên phong phục vụ mục đích phòng thủ. Công ty cũng gọi Muse Wonder là mô hình được điều chỉnh phù hợp nhất từ trước đến nay. Các đánh giá an toàn được mô tả trong blog nghiên cứu bao gồm tỷ lệ thành công của các cuộc tấn công thực thi mã trái phép, tỷ lệ vi phạm trong xử lý thông tin cá nhân, tỷ lệ từ chối yêu cầu có nguy cơ sinh học, tỷ lệ từ chối yêu cầu lạm dụng an ninh mạng và tỷ lệ tuân thủ trong hoạt động phòng thủ an ninh mạng. Meta huấn luyện, đánh giá và phát hành các mô hình có năng lực cao nhất của mình theo Khuôn khổ Mở rộng Siêu trí tuệ Meta; công ty cho biết một báo cáo đầy đủ với các đánh giá an toàn bổ sung sẽ sớm được công bố.

Khả năng cung cấp và các kế hoạch đã công bố

Muse Wonder hiện có thông qua Meta Model API và Muse Code, trong khi Muse Wonder Full dành cho người đăng ký Muse Code. Meta cho biết Muse Wonder sẽ sớm cung cấp sức mạnh cho các trải nghiệm trong Muse, trước tiên được triển khai cho người đăng ký, đồng thời cũng sẽ hỗ trợ tạo artifact và các quy trình khác đòi hỏi mức độ thông minh cao hơn. Meta cũng cho biết sẽ dùng Muse Wonder để phát triển các mô hình chuyên biệt, có thể cung cấp cho tất cả mọi người sử dụng Muse.