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Muse Wonder 1.0 Review: Meta's 1M-Token Agent Model With Text, Image, Video and Audio In

Pick Muse Wonder 1.0 for long agent runs and mixed-media prompts if $4 in and $20 out suits you; tool_choice is auto only, and this is not Wonder Full.

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Spicy Index

81.0/ 100

暫定

Freedom Score

未テスト

料金
$8.00 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）
出力速度
120 トークン/秒
成功率
データ収集中

Muse Wonder 1.0 is the standard Muse Wonder model from Meta, which Meta presents as a frontier model for coding, long-running agents and computer use. The model is labelled preview. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint that takes text, images, video and audio in one message list, reads up to 1,048,576 tokens of input and writes back as many as 1,048,576, at $4 per million input tokens and $20 output.

The verdict

This is a catalogue review. We have not run our own quality or content tests, and we quote no benchmark scores: Meta's claims are for the larger Wonder Full variant, which is a separate subscription product and is not what this endpoint serves. Independent write-ups put other models ahead on some programming and terminal tests.

The case for it is the combination of window, input types and tool use. The case against is the price, which is steep next to the other models we added this week, and a tool-control limitation described below.

Try Muse Wonder 1.0 →

Key facts

  • Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; Meta's claims concern a different variant
  • Price: $4 per million input tokens, $0.20 cached and $20 output
  • Limits: 1,048,576-token context, replies up to 1,048,576 tokens (default 4,096), reasoning counts toward max_tokens, up to 128 tools
  • Input: text, image, video, audio (wav, mp3)
  • Reasoning: minimal, low, medium, high, xhigh or max; high is the default
  • Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Muse Wonder 1.0 model page.

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • A million-token window. Whole repositories or long agent transcripts in one request.
  • Mixed media in one call. Image, video and audio parts alongside text.
  • Six reasoning levels. From minimal to max.
  • Parallel tool calls. Up to 128 tool definitions per request.
  • JSON output with response_format and SSE streaming.

足りなかった点

  • tool_choice accepts auto only. You cannot force a specific tool or require one; for plain text, do not send tools.
  • High price. $4 and $20 per million tokens.
  • Reasoning counts toward max_tokens and bills as output; a long reply plus deep thinking has to fit in the cap you set.
  • Preview. Meta gives no release date, maximum output or knowledge cutoff.
  • Not Wonder Full. The larger variant is not on this endpoint.

What we tested

We have not run Muse Wonder 1.0 through our capability sets or content levels. This page uses Meta's developer page for the model, the limits and parameters of our endpoint and the live price on the model page. We quote no benchmark numbers.

Prompts that worked

Starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.

1. Plan a library upgrade. A long-horizon planning task, the kind Meta positions the model for.

text
Plan a database library upgrade and identify compatibility checks before deployment.

Run this prompt on Muse Wonder 1.0 →

2. A tool step. One function with tool_choice set to auto, the value this endpoint accepts.

text
Call report_status with status ready.

Run this prompt on Muse Wonder 1.0 →

Settings that matter: start at medium reasoning and move to xhigh or max only for hard debugging and planning; label which attachment a question is about when you send several media parts; leave tool_choice at auto and omit tools when you want plain text.

Roleplay and how far it writes

We have not tested Muse Wonder 1.0 on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.

Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.

Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.

Alternatives

  • Much cheaper, long window? Claude Haiku 5.5 reads 1,000,000 tokens of text and images and has a full review.
  • A stronger Claude for hard work? Claude Sonnet 5.5 is a measured option in the same price band.
  • Open weights, text only? Beam 1.0 has a similar window at a quarter of the input price.

Muse Wonder 1.0 の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 40%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ロールプレイ 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだロールプレイのテストを実施していません。 仕組み

創作文 品質の 15%
69.0
指示への従い方 品質の 15%
99.0
長いコンテキストの記憶 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだ長いコンテキストのテストを実施していません。 仕組み

機能 重み 10.5%
64.0
Freedom Score 重み 30%
未テスト

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。 仕組み

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。

テストレポートをすべて見る →

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

コンテキスト長（開発元の公表値）未記載
0.0 / 30
SpicyAPI での入力形式テキストと画像, 音声
19.0 / 25
ツール使用ツールと tool_choice
15.0 / 15
構造化出力対応、スキーマ準拠を確認済み
15.0 / 15
推論の制御6 段階：minimal · low · medium · high · xhigh · max
15.0 / 15

SpicyAPI で Muse Wonder 1.0 にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能チャット
コンテキスト長1,048,576 トークン
1 リクエストの最大出力1,048,576 トークン
推論レベルminimal · low · medium · high · xhigh · max
ツール呼び出しあり
構造化出力あり
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

出力速度
120 トークン/秒最初のトークンまでの時間を含みます
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

Muse Wonder 1.0 の代わりに検討できるモデル

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Muse Wonder 1.0 のよくある質問

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$8.00 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）

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