Zdjęcie: © Taylor Vick / Unsplash
Źródło: unsplash.com/photos/M5tzZtFCOfs
Meta ogłosiła modele Muse Wonder i Muse Wonder Full, które mają być jej pierwszą próbą wejścia do segmentu modeli frontierowych. Wcześniejszy Muse Spark był lekkim systemem nastawionym na niskie opóźnienia. Nowe modele są większe, mają osiągać wyższe wyniki w testach i lepiej radzić sobie ze złożonymi zadaniami, w tym z programowaniem.
Według testów Meta, przedstawionych w karcie modelu, Muse Wonder i Muse Wonder Full osiągają wyniki porównywalne z Fable 5.1 oraz GPT 6 Astra. Firma nie przedstawia tego jednak jako niezależnej weryfikacji, lecz jako rezultat własnych pomiarów. Muse Wonder będzie dostępny przez Meta Model API. Cena ustalona przez Meta wynosi 4 dolary za milion tokenów wejściowych i 20 dolarów za milion tokenów wyjściowych, co lokuje usługę na podobnym poziomie cenowym co GPT 6 Sol i Opus 5.5. Muse Wonder Full nie trafi do API. Dostęp do niego otrzymają wyłącznie subskrybenci Muse Code.
Jednym z głównych elementów premiery jest aktywna pamięć, określana przez Meta także jako active memory. Chodzi o zdolność modelu do zachowywania oraz syntetyzowania informacji przekazanych przez użytkownika w dłuższym okresie. Firma wskazuje, że Muse Wonder uzyskał wyższy wynik w teście MemoryBench niż Fable, Opus i Astra. Benchmark sprawdza między innymi ciągłe uczenie się oraz tworzenie mechanizmów pamięci. Oba nowe modele mają również zasilać agenta Muse, który jest rozwijany z myślą o wykonywaniu zadań rozłożonych w czasie.
Premiera jest kolejnym etapem przebudowy działań Meta w obszarze sztucznej inteligencji. Po zmianach kierownictwa firma udostępniła wcześniej lekki model Muse Spark oraz agenta Muse, ale unikała dotąd premier systemów pozycjonowanych jako konkurenci dla najbardziej zaawansowanych modeli OpenAI i Anthropic. Zgodnie z informacjami Meta nowe modele trenowano w centrum danych Prometheus w centralnej części stanu Ohio, uruchomionym na początku tego roku.
Słownik artykułu
Krótkie objaśnienia terminów występujących w tekście. Każde hasło prowadzi do szerszej definicji i przykładów użycia.
Zaawansowany model AI projektowany z myślą o wysokich wynikach w szerokim zakresie zadań, a nie tylko o szybkości lub niskim koszcie działania.
Dane potwierdzające przejście określonego testu lub wykonanie operacji w ramach sesji.
Określenie Meta na zdolność modelu do zachowywania i łączenia informacji przekazywanych przez użytkownika w dłuższym czasie.
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!