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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

잠정

Freedom Score

아직 테스트 안 함

가격
US$8.00 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)
출력 속도
초당 120토큰
성공률
데이터 수집 중

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.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 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.

아쉬웠던 점

  • 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 1.0의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 40%
아직 테스트 안 함

추적 중인 공개 리더보드에 아직 정확히 일치하는 항목이 없습니다. 작동 방식

롤플레이 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 롤플레이 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

창작 글쓰기 품질의 15%
69.0
지시 이행 품질의 15%
99.0
긴 컨텍스트 기억 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 긴 컨텍스트 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
64.0
Freedom Score 가중치 30%
아직 테스트 안 함

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다. 작동 방식

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다.

전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

컨텍스트 창(개발사 공개값)명시 안 됨
0.0 / 30
SpicyAPI 입력 형식텍스트와 이미지, 오디오
19.0 / 25
도구 사용도구와 tool_choice
15.0 / 15
구조화된 출력지원, 스키마 준수 확인
15.0 / 15
추론 제어6단계: minimal · low · medium · high · xhigh · max
15.0 / 15

SpicyAPI에서 지원하는 Muse Wonder 1.0 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능채팅
컨텍스트 창1,048,576토큰
요청당 최대 출력1,048,576토큰
추론 단계minimal · low · medium · high · xhigh · max
도구 호출예
구조화된 출력예
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

출력 속도
초당 120토큰첫 토큰까지의 시간 포함
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

Muse Wonder 1.0 대신 고려할 만한 모델

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Muse Wonder 1.0 자주 묻는 질문

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