{{opener}} Meta представила свои новые модели искусственного интеллекта Muse Wonder и Muse Wonder Full, которые, по словам компании, показывают, что её инвестиции в развитие ИИ начинают приносить плоды. Модель Muse Wonder Full обладает передовыми возможностями и считается одной из самых мощных в мире. В блоге компании сообщается, что эти модели представляют собой следующий шаг на пути к созданию персонального суперинтеллекта. Модели Muse Wonder будут доступны через API и Muse Code, инструмент для написания программного обеспечения с помощью ИИ. Лучшие версии модели будут использоваться в различных функциях на платформах Meta, включая личного агента Muse. В прошлом году Марк Цукерберг обновил направление исследований ИИ в компании, вложив миллиарды в недавно созданные Лаборатории Суперинтеллекта Meta и наняв бывшего CEO Scale AI Александра Ванга для руководства. Этот процесс иногда был сложным, и некоторые исследователи не задерживались надолго. Meta когда-то была пионером в области ИИ, её модели Llama стали первыми открытыми весовыми предложениями от крупной лаборатории. Тем не менее, компания отстала после выпуска нескольких разочаровывающих версий модели, в то время как Anthropic, OpenAI и Google быстро представили более мощные модели. В апреле этого года Meta анонсировала первую модель из своей новой лаборатории — Muse Spark, а также выпустила небольшую открытую модель под названием Muse Glimmer. Компания планирует выпустить более крупные модели с открытыми весами в будущем, но не раскрыла подробностей о том, как были созданы и обучены новые модели Muse Wonder. Тем не менее, Muse Wonder была разработана для конкуренции с лучшими моделями. Meta утверждает, что самая большая версия новой модели превосходит вторую по мощности модель Anthropic — Claude Fable 5.1 и занимает второе место после Claude Opus 5.5 в Индексе Искусственного Интеллекта, который является широко используемым агрегированным показателем возможностей моделей. Кроме того, модель превосходит лучшие модели OpenAI — GPT-6 Astra, а также Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5 по некоторым специализированным критериям, включая способность работать с юридическими документами и создавать программное обеспечение. Хотя бенчмарки не всегда являются надежным показателем реальной производительности, это всё же значительный шаг вперед для моделей Meta. Muse Wonder также включает две новые функции, направленные на повышение эффективности агентов и снижение вероятности их неправильного поведения. Новые функции, называемые Активной Памятью и Активным Фокусом, предназначены для того, чтобы удерживать модель на заявленной цели и предотвращать её запутывание. Это может быть проблемой при выполнении сложных исследований или создании больших программных проектов и может привести к дорогостоящим ошибкам или накопленным сбоям. Meta сообщила, что приложила значительные усилия для обучения Muse Wonder отказываться от генерации опасных выходных данных, таких как рецепты по созданию биологического оружия или помощь в хакерских атаках. Компания утверждает, что её модели хорошо справляются с несколькими бенчмарками, предназначенными для оценки их устойчивости к таким запросам. Недавние инциденты с неуправляемыми ИИ-агентами от Anthropic, OpenAI и других показывают, как легко мощные модели ИИ могут сбиться с курса при получении расплывчатых команд. Meta не раскрыла, наблюдала ли она случаи неправильного поведения агентов на основе Muse Wonder во время тестирования или какие меры были предприняты для решения этой проблемы. Цукерберг сообщил в посте на X в прошлом месяце, что компания отложила выпуск моделей Muse для работы над безопасностью. Meta также представила структуру, предназначенную для обеспечения безопасного масштабирования возможностей своих моделей в блоге в начале этого месяца. Тем не менее, Muse Wonder может добавить ещё больше топлива в уже бурную гонку по разработке более мощного ИИ, и, безусловно, свидетельствует о том, что Meta снова становится конкурентоспособной в этой высокострессовой области. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.