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Technologie

Meta dévoile ses nouveaux modèles d'IA, Muse Wonder

Meta a lancé ses nouveaux modèles d'IA, Muse Wonder et Muse Wonder Full. L'entreprise affirme que ces modèles représentent une avancée significative dans son développement en IA et la replacent à l'avant-garde du secteur.

12 octobre 2026
Meta dévoile ses nouveaux modèles d'IA, Muse Wonder

Meta, anciennement connue sous le nom de Facebook, a lancé ses nouveaux modèles d'intelligence artificielle baptisés Muse Wonder et Muse Wonder Full. L'entreprise a annoncé cette sortie dans un billet de blog, affirmant que ces modèles marquent un saut majeur dans ses efforts de développement en IA et la remettent à la pointe du domaine.

Muse Wonder Full est doté de capacités de pointe, selon Meta, ce qui le positionne parmi les modèles d'IA les plus performants au niveau mondial. Meta prévoit d'intégrer la version la plus avancée du modèle dans les fonctionnalités de ses plateformes, y compris son agent personnel. Le modèle sera également disponible via une API et un outil d'aide à la codification par IA.

L'entreprise a massivement investi dans la recherche en IA depuis l'année dernière, établissant les Meta Superintelligence Labs et recrutant des talents de premier plan. Malgré certains défis initiaux, tels que le roulement des chercheurs, les nouveaux modèles semblent démontrer le retour sur investissement. Meta était auparavant connue pour sa série de modèles Llama, qui figuraient parmi les premières offres à poids ouvert d'une grande entreprise technologique.

Meta affirme que les modèles Muse Wonder, dans certains benchmarks, surpassent les modèles phares de concurrents tels qu'Anthropic et OpenAI. Bien que les résultats des benchmarks ne reflètent pas toujours parfaitement les performances réelles, cela représente une avancée significative pour les modèles de Meta. L'entreprise a également précédemment lancé le modèle Muse Spark et un modèle ouvert plus petit appelé Muse Glimmer plus tôt cette année, et a annoncé des projets pour de futurs modèles plus importants à poids ouvert.

Source originale: wired.com