AI에게 앱 만들기를 맡겼는데 작업이 길어지고, 앞에서 정한 요구사항을 다시 설명해야 했다면 메타의 새 모델이 내세운 변화가 궁금할 수 있습니다. Meta는 10월 12일 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 발표하며, 중요한 맥락을 기억하고 막힌 작업을 이어가는 능력을 강조했습니다. 먼저 살펴볼 차이는 이용 경로입니다. Wonder는 API와 Muse Code에서 제공하고, Full은 일부 Muse Code 구독에서 제공합니다. 2026년 10월 13일 기준 조건을 정리했습니다. Meta 공식 발표 · 모델·가격 안내
제공·이용 조건: Wonder와 Full은 입구가 다릅니다
Muse Code는 터미널에서 여러 에이전트를 활용해 코딩하는 Meta의 도구입니다. Meta Model API는 개발자가 자신의 프로그램에서 모델에 요청을 보내는 경로입니다. 공식 모델 페이지는 기존 OpenAI SDK 호환 클라이언트를 Meta Model API로 연결하는 빠른 시작 안내와 OpenRouter 연결도 제공합니다. 모델 페이지의 시작 안내
| 구분 | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| 모델 식별자 | muse-wonder-1.0 |
muse-wonder-full-1.0 |
| 문맥 창 | 1M 토큰 | 1M 토큰 |
| 공식 이용 경로 | Meta Model API·Muse Code | Muse Code 구독 |
| Full 접근이 포함된 구독 | 해당 없음 | Power Usage·Maximum Usage |
| API 토큰 단가 | 입력·캐시 입력·출력 요금 공개 | API 제공·토큰 단가 없음 |
문맥 창은 한 요청에서 다룰 수 있는 정보의 범위를 나타냅니다. 1M은 100만 토큰이며, 토큰은 모델이 글이나 데이터를 나눠 처리하는 단위입니다. 이 문맥 크기와 다음 대화에서 필요한 정보를 되찾는 기억 기능은 구분해서 봅니다. 모델 페이지의 두 문맥 값과 제공 경로는 위 표와 같습니다. 공식 모델 사양
개인용 Muse 경험에 Wonder를 적용하는 일정은 곧 제공할 계획으로, 구독자부터 순차 적용한다고 발표했습니다. 개인용 Muse 자체는 9월 공개 당시 미국에서 순차 제공한다고 안내됐고, 이번 발표에도 한국 제공 여부나 한국어 품질은 명시되지 않았습니다. 개인용 Muse 공개 안내 API 개발자는 모델 페이지의 Start building·Documentation 경로에서 자신의 계정에 제공되는 모델과 이용 조건을 확인할 수 있습니다. 제공 일정 · 개발자 시작 경로
무엇을 기억하고, 어떻게 작업을 이어갑니까?
Active Memory는 대화에서 중요한 맥락을 이어받고, 현재 작업에 필요한 이전 정보를 다시 찾는 능력이라고 Meta는 설명합니다. Active Focus는 어려운 목표를 향해 다른 방법을 시도하고, 오류에서 회복하며, 새 정보에 맞춰 작업을 계속하는 능력입니다. 필요하면 질문하고 중요한 행동 전에 확인하는 동작도 설명에 포함됩니다. 예를 들어 요구사항을 유지하며 여러 파일을 수정하고 시험하는 코딩 작업에 이 두 능력을 함께 활용한다는 구상입니다. Meta 연구 설명
연구 글의 시연은 구체적입니다. 이미지 입력을 바탕으로 플레이 가능한 3D 주방 게임을 만들고, 브라우저와 앱에서 개인 취향·상황에 맞춘 달리기 계획을 준비합니다. Instagram 프로필의 사진을 활용해 맞춤 상품을 디자인·주문하거나, 복잡한 배치 조건에 맞춰 결혼식 좌석표를 만드는 예도 제시했습니다. 모두 Meta가 공개한 시연입니다. 공식 시연
이 모델군은 앞선 Muse Spark의 사전 학습·강화 학습 기반을 확장했습니다. Meta는 더 큰 기반 모델을 사용해 학습에서 직접 겨냥하지 않은 과제에도 능력이 이어지는지를 연구했다고 설명합니다. 장시간 코딩에서는 계획을 나누고 하위 에이전트에 맡기며, 도구를 병렬 호출하고 오류를 수정하는 작업을 강조합니다. 연구 배경 · 개발자 기능 안내
평가표: 긴 코딩 작업과 터미널 작업의 결과가 다릅니다
아래는 Meta 모델 페이지가 공개한 비교값입니다. 열은 원문의 모델 이름과 추론 설정을 따랐습니다. 숫자는 각 평가의 점수이며, SWE-Marathon의 Full 결과에는 원문이 별도로 xhigh를 표시합니다. 비교표의 열 제목 max와 이 행의 표기가 달라 그대로 병기했습니다. 원본 비교표
| 평가 | Wonder Full (max) | Wonder (max) | Claude Fable 5.1 (max) | GPT-6 Astra (max) | Claude Opus 5.5 (max) |
|---|---|---|---|---|---|
| Personal Superintelligence Index | 59.1 | 54.3 | 49.9 | 54.5 | 55.2 |
| Harvey LAB-AA | 13.1 | 10.0 | 6.4 | 8.6 | 4.2 |
| Vals Finance Agent V2 | 59.1 | 56.6 | 58.9 | 53.5 | 58.6 |
| HealthBench Pro | 62.3 | 60.5 | 62.1 | 65.3 | 65.6 |
| AutomationBench-AA | 45.4 | 39.1 | 32.1 | 41.6 | 41.2 |
| GDP.pdf | 33.2 | 30.8 | 27.6 | 34.2 | 30.6 |
| JobBench | 75.3 | 70.5 | 73.1 | 66.1 | 75.4 |
| MemoryBench | 85.5 | 85.6 | 79.0 | 81.4 | 81.5 |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 57.1 | 52.0 | 52.0 | 59.1 | 59.6 |
| DeepSWE 1.1 | 79.0 | 78.8 | 67.4 | 74.1 | 74.2 |
| SWE-Marathon | 57.5 (xhigh) | 53.1 | 45.6 | 42.5 | 46.3 |
| ProgramBench | 59.0 | 50.0 | 55.5 | 52.5 | 70.5 |
| Artificial Analysis Index | 56 | 52 | 53 | 53 | 58 |
Personal Superintelligence Index는 개인·지식 업무를 묶은 Meta의 내부 종합 지표입니다. Harvey LAB-AA는 법률 에이전트 업무, Vals Finance Agent V2는 금융 분석 조사, HealthBench Pro는 열린 형식의 건강 질문을 평가합니다. AutomationBench-AA·JobBench는 업무 흐름·도구 사용, GDP.pdf는 전문 문서 작업을 다룹니다. 법률·금융·건강 분야의 평가 점수를 실제 전문 서비스의 자격이나 한국어 정확도로 바꾸어 읽을 근거는 이번 자료에 제시되지 않았습니다. 평가 설명 · 연구 글
코딩에서도 차이가 보입니다. DeepSWE는 긴 코딩 과제, SWE-Marathon은 더 오래 이어지는 소프트웨어 작업, ProgramBench는 처음부터 프로그램을 만드는 과제를 다룹니다. Full은 원문 표의 DeepSWE·SWE-Marathon에서 높은 값을 보이지만, 터미널 코딩인 Terminal-Bench와 ProgramBench에서는 Opus 5.5의 값이 더 높습니다. Full의 MemoryBench 값은 일반 Wonder보다 조금 낮습니다. 따라서 어떤 코딩 작업을 맡길지에 따라 볼 행이 달라집니다. 평가 항목과 수치
컴퓨터 사용 평가인 OSWorld V2.1은 부분 점수(partial)와 이진 판정(binary)을 나눠 제시합니다. Full은 78.4·39.4, Wonder는 72.6·34.3, Fable 5.1은 80.7·43.1, Astra는 75.8·34.3입니다. Opus 5.5는 partial 81.8이며 binary 값은 –로 표시합니다. 두 방식의 점수를 한 줄 순위로 합치면 비교 조건이 사라집니다. OSWorld 원본 표
Meta는 DeepSWE·SWE-Marathon의 제3자 실행 결과도 언급합니다. 별도로 읽은 Artificial Analysis의 Muse Code 코딩 에이전트 평가에서는 Full(max)의 DeepSWE v1.1이 77%, Terminal-Bench 4.0이 59%로 표시돼 Meta 표의 79.0·57.1과 다릅니다. 이 평가는 모델과 에이전트 도구를 함께 평가하므로 위 발표 표와 구분했습니다. 해당 페이지는 Full의 작업 비용을 $0.00으로 표시하지만 비교할 수 없는 값으로 분류하고 이유는 설명하지 않습니다. Full은 API 단가가 없는 구독 모델이므로 이 값을 무료 이용으로 읽으면 안 됩니다. Artificial Analysis의 평가·비용 설명
공식 표는 최대 추론 설정의 결과를 주로 보여줍니다. 기본 추론 강도, 설정별 속도와 작업당 토큰 소비량은 이번 모델 페이지에서 확인되지 않았습니다. API 도입 시 비용 판단에는 실제 입력·출력 길이도 필요합니다. 공식 사양과 가격
비용·요금: API는 토큰, Full은 월 구독으로 계산합니다
Wonder API 요금은 100만 토큰당 일반 입력 $4, 캐시 입력 $0.20, 출력 $20입니다. 캐시는 이미 처리한 입력을 재사용할 때 적용되는 요금 항목입니다. 예를 들어 일반 입력 10만 토큰과 출력 1만 토큰을 보내면 모델 요금 계산은 $0.40 + $0.20 = $0.60입니다. 같은 입력 전체에 캐시 입력 단가가 적용된다면 $0.02 + $0.20 = $0.22입니다. 도구 호출 등 추가 서비스 비용을 제외한 계산 예시이며, 실제 청구액이나 사용 시험 결과가 아닙니다. Meta API 가격표
Full은 Power Usage 월 $50 또는 Maximum Usage 월 $200 구독에서 제공합니다. 모델 페이지는 Everyday Usage 대비 각각 20배·80배 사용량으로 설명합니다. 기준 요금제의 절대 토큰 수나 요청 수, 시간당 세부 한도는 이 페이지에 명시되지 않았습니다. 구독 배수를 API의 정해진 토큰 수로 환산할 수 있는 자료도 확인되지 않았습니다. Muse Code 구독 설명
앱에 모델을 연결하려는 개발자는 Wonder API의 입력·출력 예상량을 계산할 수 있습니다. Full을 터미널 코딩에 쓰려는 사람은 자신의 Muse Code 계정에 표시되는 구독 조건과 사용 한도를 먼저 살펴보면 됩니다. 공식 페이지는 달러 요금을 제시하며 한국 결제·세금·원화 청구 조건은 별도 확인이 필요합니다. 모델별 이용 경로와 요금
안전·개인정보: Meta의 설명과 공개 예정 보고서
개인 에이전트가 메시지·일정·문서를 다루는 만큼 Meta는 허락 없는 사적 정보 공유를 피하고, 유해한 요청을 거절하며, 방어 목적의 보안 작업을 지원하도록 학습했다고 설명합니다. 연구 글은 적대적 지시와 개인정보 처리, 화학·생물·방사선·핵 및 사이버 악용 방어도 언급합니다. 이 안전성 주장의 주체는 Meta이며, 추가 안전 평가를 담은 전체 보고서는 곧 공개할 예정입니다. 안전 설명 · 연구 글의 안전 항목
Active Memory의 보관 기간·삭제 방법과 기능을 끄는 설정은 이번 발표·모델 페이지에 제시되지 않았습니다. 메시지나 문서를 연결하려면 실제 제품의 데이터 처리 조건과 접근 권한을 확인해야 합니다. 발표 시연에서 보여준 작업 범위와 내 계정에 허용할 정보 범위를 함께 살펴볼 지점입니다. 발표의 기억·개인정보 설명
반응 (2026년 10월 13일 기준)
발표 직후 Reddit에서는 경쟁 모델에 가까운 평가값을 반기는 의견과 가격·평가 방식에 대한 질문이 함께 나왔습니다. r/accelerate 토론의 일부 댓글은 높은 결과가 나온 Full이 월 $50·$200 코딩 구독에 한정된 점을 짚었고, 토큰당·작업당 비용을 물었습니다. 이는 출시 조건에 대한 관심이며 장기 코딩 성과를 확인한 후기는 아닙니다.
r/singularity 토론에는 Meta 내부 Personal Superintelligence Index에 대한 회의와 개인 정보 접근에 대한 우려가 보였습니다. r/opencodeCLI 글도 모델 발표와 평가표를 공유했습니다. 확인한 토론에는 한국어 품질을 검증한 사용 후기가 없었고, 점수·전체 댓글 수는 읽은 화면에서 확인되지 않았습니다.
함께 읽기
큰 문맥을 지원하는 코딩 모델의 이용 조건을 비교하고 싶다면 코덱스 Day 7의 기본 문맥 500K와 최대 1M 설정을 함께 볼 수 있습니다. 긴 문맥 창, 대화를 이어받는 기억 기능, 실제 사용 요금은 각각 확인할 항목입니다.
참고한 자료
확인일: 2026년 10월 13일.
