Meta เปิดตัว Muse Wonder โมเดลระดับ frontier สำหรับงาน AI agent ราคา 4 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน
Meta เปิดตัว Muse Wonder และ Muse Wonder Full เมื่อ 12 ต.ค. 2026 เน้นงาน AI agent ส่วนตัวและงานอาชีพ ใช้ผ่าน Meta Model API ราคา 4 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า
โดย กองบรรณาธิการ THAI DATA อ่าน 7 นาที
สรุปประเด็นสำคัญ
- Meta เปิดตัว Muse Wonder และ Muse Wonder Full เมื่อ 12 ตุลาคม 2026 เรียกว่าเป็นโมเดลที่เก่งที่สุดของบริษัท ฝึกที่ดาต้าเซ็นเตอร์ Prometheus ขนาดระดับกิกะวัตต์
- Muse Wonder (รหัส muse-wonder-1.0) ใช้ผ่าน Meta Model API ได้แล้วในสถานะ preview ราคา 4 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านโทเคนขาเข้า และ 20 ดอลลาร์ ต่อล้านโทเคนขาออก ส่วน Muse Wonder Full ใช้ได้เฉพาะผู้สมัคร Muse Code แผน Power Usage และ Maximum Usage
- รับข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF บริบทยาว 1,048,576 โทเคน และปรับระดับการคิด (reasoning effort) ได้ตั้งแต่ minimal ถึง max
- ผลทดสอบที่ Meta เผยแพร่ Muse Wonder Full ได้ 59.1 บนดัชนีภายในของ Meta สูงกว่าคู่แข่งทุกตัวในตาราง แต่บน Artificial Analysis Index ได้ 56 ตามหลัง Claude Opus 5.5 ที่ได้ 58
- แผนสมาชิก Muse Code ตั้งค่า Contributor mode ไว้เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งยอมให้ Meta นำ prompt โค้ดและไฟล์ไปฝึกโมเดล องค์กรต้องปิดเองถ้าไม่ต้องการ
Meta เปิดตัว Muse Wonder และ Muse Wonder Full เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 (ตามเวลาสหรัฐฯ) เป็นโมเดลที่บริษัทเรียกว่าเก่งที่สุดเท่าที่เคยทำ เน้นงาน AI agent ที่ลงมือทำงานแทนผู้ใช้ Muse Wonder ใช้ผ่าน Meta Model API ได้ทันทีในราคา 4 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเคนขาเข้า
รุ่น Muse Wonder Full ที่ความสามารถสูงกว่าเปิดให้เฉพาะผู้สมัครสมาชิก Muse Code ซึ่งเป็นเครื่องมือเขียนโค้ดแบบ agent ของ Meta ส่วนแอป Muse สำหรับผู้ใช้ทั่วไปจะได้ Muse Wonder "เร็ว ๆ นี้" โดยเริ่มจากผู้สมัครสมาชิกก่อน Meta บอกว่าเปิดตัวครั้งนี้มาหลังจากรื้อระบบ AI ของบริษัทใหม่ตั้งแต่ฐานเมื่อ 14 เดือนก่อน และฝึกโมเดลที่ดาต้าเซ็นเตอร์ Prometheus ขนาดระดับกิกะวัตต์
Muse Wonder ทำอะไรได้ และต่างจาก Muse Spark อย่างไร
Meta วาง Muse Wonder เป็นขั้นถัดไปจาก Muse Spark ตระกูลโมเดลรุ่นก่อนของบริษัทสำหรับงาน agent และเขียนโค้ด บล็อกวิจัยของ Meta อธิบายว่า Muse Wonder สร้างบนโมเดลฐานที่ใหญ่และแข็งแรงกว่า ผลที่ได้จากการ post-train จึงต่อยอดไปถึงงานที่ไม่ได้ฝึกมาโดยตรงได้ดีกว่า Muse Spark 1.3 ซึ่งสำคัญกับ agent ที่ต้องเจอเป้าหมาย เครื่องมือ และเงื่อนไขหลากหลายแบบที่คาดไม่ถึงตอนฝึก
ความสามารถหลักที่ Meta ชูมีสองเรื่อง
- Active Memory จำบริบทที่สำคัญของผู้ใช้ข้ามบทสนทนา และดึงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องกลับมาใช้เมื่อถึงงานที่ต้องใช้
- Active Focus ทำงานยากต่อไปจนจบ ลองวิธีอื่นเมื่อติดขัด แก้ข้อผิดพลาด ถามกลับเมื่อไม่ชัด และขอยืนยันก่อนลงมือทำเรื่องสำคัญ
เอกสาร Meta Model API ระบุว่า Muse Wonder รับข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ตอบเป็นข้อความ มีบริบทยาว 1,048,576 โทเคน ปรับระดับการคิดได้ตั้งแต่ "minimal" ถึง "max" และควบคุมเดสก์ท็อปผ่าน computer use ได้ ตอนนี้ยังอยู่ในสถานะ preview และให้บริการผ่าน API ที่ Meta โฮสต์เอง ส่วนโมเดล open-weight ที่ Meta ให้นำไปรันบนเครื่องของตัวเองในเอกสารชุดเดียวกันคือ Muse Glimmer
ผลทดสอบ Muse Wonder เทียบ GPT-6 Astra และ Claude
Model card ของ Meta เทียบ Muse Wonder ทั้งสองรุ่นกับ Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra และ Claude Opus 5.5 ทุกตัวตั้งระดับการคิดสูงสุด ตัวเลขบางส่วนมีดังนี้
| ชุดทดสอบ | Muse Wonder Full | Muse Wonder | Claude Fable 5.1 | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Personal Superintelligence Index (ดัชนีภายใน Meta) | 59.1 | 54.3 | 49.9 | 54.5 | 55.2 |
| Harvey LAB-AA (งานกฎหมาย) | 13.1 | 10.0 | 6.4 | 8.6 | 4.2 |
| AutomationBench-AA (workflow ธุรกิจ) | 45.4 | 39.1 | 32.1 | 41.6 | 41.2 |
| MemoryBench (การจำบริบท) | 85.5 | 85.6 | 79.0 | 81.4 | 81.5 |
| SWE-Marathon (โปรเจกต์ซอฟต์แวร์ยาวมาก) | 57.5 | 53.1 | 45.6 | 42.5 | 46.3 |
| HealthBench Pro (คำถามสุขภาพ) | 62.3 | 60.5 | 62.1 | 65.3 | 65.6 |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 57.1 | 52.0 | 52.0 | 59.1 | 59.6 |
| ProgramBench (เขียนโปรแกรมใหม่ทั้งหมด) | 59.0 | 50.0 | 55.5 | 52.5 | 70.5 |
| Artificial Analysis Index | 56 | 52 | 53 | 53 | 58 |
Muse Wonder Full นำชัดในงาน agent ด้านกฎหมาย workflow ธุรกิจ และโปรเจกต์ซอฟต์แวร์ที่ยาวมาก แต่ Claude Opus 5.5 ยังนำในงานบนเทอร์มินัล การเขียนโปรแกรมใหม่ คำถามสุขภาพ และดัชนีรวมของ Artificial Analysis ซึ่งเป็นผู้ทดสอบภายนอก
Meta ระบุใน model card เองว่าผลของคู่แข่งที่บริษัทรันเองเป็นแบบ best-effort ซึ่ง prompt และเครื่องมืออาจไม่ได้ปรับให้เหมาะกับโมเดลเหล่านั้น แถว SWE-Marathon ไม่ได้ใช้ harness เดียวกัน (GPT-6 Astra รันผ่าน Codex, Claude Fable 5.1 ผ่าน Claude Code) ส่วน Personal Superintelligence Index กับ MemoryBench เป็นชุดทดสอบภายในของ Meta
ราคา Muse Wonder และเงื่อนไขการใช้ข้อมูล
หน้าราคาของ Meta Model API ระบุราคาแบบจ่ายตามใช้ของ Muse Wonder (รหัส muse-wonder-1.0) ไว้ดังนี้
| รายการ | ราคาต่อล้านโทเคน (Standard mode) |
|---|---|
| โทเคนขาเข้าที่อยู่ในแคช | 0.20 ดอลลาร์ |
| โทเคนขาเข้า | 4.00 ดอลลาร์ |
| โทเคนขาออก | 20.00 ดอลลาร์ |
Meta ไม่คิดราคาเพิ่มเมื่อใช้บริบทยาว แต่คิดค่าค้นเว็บประกอบคำตอบ 2.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง เพดานการใช้งานอยู่ที่ 3,000 คำขอและ 4,000,000 โทเคนต่อนาที นับรวมทุก API key ของทีมเดียวกัน
เรื่องที่องค์กรต้องดูคือ "โหมด" ของการใช้งาน ใน Standard mode Meta ระบุว่าไม่นำเนื้อหาของลูกค้าไปฝึกโมเดล และ Muse Wonder บน API มีเฉพาะโหมดนี้ แต่แผนสมาชิก Muse Code ทั้ง 4 แผน (Everyday, High, Power และ Maximum Usage) ตั้ง Contributor mode เป็นค่าเริ่มต้น ผู้ใช้ได้โควตาเพิ่มเพื่อแลกกับการให้ Meta นำ prompt โค้ด ไฟล์ และคำตอบไปฝึกโมเดลในอนาคต ปิดได้ทุกเมื่อแต่ต้องปิดเอง หน้าเอกสารไม่ได้ระบุราคาแผนสมาชิกเป็นตัวเลข และบอกว่าสิทธิ์ของแต่ละแผนจะแสดงตอนสมัครและอาจต่างกันตามภูมิภาค
ความปลอดภัยและข้อจำกัดที่ Meta ระบุ
Model card ประเมิน Muse Wonder Full ตาม Meta Superintelligence Scaling Framework ของบริษัท Meta ยอมรับว่าหากไม่มีมาตรการป้องกัน บริษัท "ไม่ตัดความเป็นไปได้" ที่โมเดลจะถึงเกณฑ์ความเสี่ยงสูงด้านเคมีและชีวภาพ จึงใส่ทั้งการ post-train ด้านความปลอดภัยและตัวกรองระดับระบบ จนประเมินว่าความเสี่ยงคงเหลือทุกด้านอยู่ที่ระดับ "ปานกลางหรือต่ำกว่า"
ด้านไซเบอร์ Muse Wonder Full ทำได้ 88.4% บน CyberGym และ 58.9% บน ExploitBench ส่วน ExploitGym ยึดธงได้ 92 ธง แต่การตรวจซ้ำพบว่ามีเพียง 21 ธงที่ใช้ช่องโหว่ตามโจทย์ อีก 71 ธงได้มาจากช่องโหว่ที่ผู้ออกโจทย์ไม่ได้ตั้งใจ Meta บอกว่าตั้งใจคงความสามารถด้านไซเบอร์ไว้ให้ทีมป้องกันใช้หาช่องโหว่ในระบบของตัวเอง
ข้อจำกัดที่ Meta เขียนไว้เองมีหลายข้อที่องค์กรควรรู้
- โมเดลยังไม่ได้ทดสอบกับทุกภาษาในข้อมูลฝึก ประสิทธิภาพอาจลดลงในภาษานอกกลุ่มที่รองรับดี
- การให้เหตุผลด้านภาพและพื้นที่ โดยเฉพาะงาน 3 มิติ ยังเป็นจุดอ่อน
- ไม่ได้ออกแบบให้ผู้ที่อายุต่ำกว่า 18 ปีใช้ ผู้นำไปให้บริการต้องรับผิดชอบเอง
- Meta แนะนำให้มีคนยืนยันก่อนที่ agent จะทำสิ่งที่ย้อนกลับไม่ได้ และรายงานความปลอดภัยฉบับเต็มจะตามมา "เร็ว ๆ นี้"
ทำไมเรื่องนี้สำคัญ
Muse Wonder ทำให้ Meta กลับมาแข่งในระดับเดียวกับโมเดลชั้นนำของ OpenAI และ Anthropic ที่อยู่ในตารางเทียบ และ Meta เลือกแข่งในมุมที่ต่างออกไป คือ agent ที่จำเรื่องของผู้ใช้และทำงานต่อเนื่องยาวนาน ซึ่งบริษัทตั้งใจนำไปถึงผู้ใช้หลายพันล้านคนบนผลิตภัณฑ์ของตัวเอง Meta บอกด้วยว่าจะใช้ Muse Wonder เป็นต้นแบบพัฒนาโมเดลเฉพาะทางที่ปล่อยให้ผู้ใช้ Muse ทุกคนในอนาคต
สำหรับฝั่งนักพัฒนา การที่รุ่นเก่งที่สุดอย่าง Muse Wonder Full อยู่เฉพาะใน Muse Code แบบสมาชิก และไม่มีบน API แปลว่าองค์กรที่อยากเอาไปต่อกับระบบของตัวเองยังได้แค่รุ่นรอง ส่วนราคา 4 และ 20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนแพงกว่า Muse Spark 1.3 ในหน้าราคาเดียวกัน (1.25 และ 4.25 ดอลลาร์) ราว 3.2 และ 4.7 เท่า จึงเหมาะกับงานยากที่คุ้มค่า ไม่ใช่งานจำนวนมากที่ต้องการราคาต่ำ ภาพรวมราคาโมเดลเดือนนี้อ่านต่อได้ที่ราคาโมเดล AI ลดแรงเดือนตุลาคม 2026
ผลต่อองค์กรไทย
- ตรวจพื้นที่ให้บริการก่อนสร้างผลิตภัณฑ์ นโยบายพื้นที่ใช้งานของ Meta Model API ฉบับ 12 ตุลาคม 2026 ไม่ได้ระบุไทยเป็นพื้นที่ต้องห้าม แต่ระบุกัมพูชาและเมียนมา ซึ่งห้ามทั้งการเข้าใช้และการเปิดผลิตภัณฑ์ให้ผู้ใช้ในประเทศเหล่านั้น บริษัทไทยที่มีลูกค้าใน CLMV ต้องวางระบบให้สลับโมเดลได้
- ปิด Contributor mode ถ้าให้พนักงานใช้ Muse Code แผนสมาชิกเปิดโหมดที่ให้ Meta ฝึกโมเดลด้วยโค้ดและไฟล์เป็นค่าเริ่มต้น โค้ดของบริษัทหรือข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA ไม่ควรหลุดเข้าไปโดยไม่ได้ตั้งใจ ควรเขียนเป็นนโยบายการใช้เครื่องมือ AI ให้ชัด
- ทดสอบภาษาไทยด้วยงานจริงของตัวเอง Meta ยอมรับว่ายังไม่ได้ทดสอบทุกภาษา และตัวเลขส่วนใหญ่ในตารางมาจาก Meta เอง ควรเตรียมงานตัวอย่างภาษาไทย เช่น สรุปสัญญาหรือ ticket ที่มีคำตอบถูกอยู่แล้ว แล้ววัดเทียบกับโมเดลที่ใช้อยู่
- คุมงบด้วยแคชและเพดานการใช้งาน ราคาโทเคนขาออก 20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนทำให้งาน agent ที่ทำงานยาวหลายรอบมีต้นทุนสูงได้เร็ว ควรใช้ prompt caching ที่ลดราคาขาเข้าจาก 4 เหลือ 0.20 ดอลลาร์ และตั้งเพดานค่าใช้จ่ายต่อโปรเจกต์
- ใส่จุดให้คนยืนยันก่อน agent ลงมือ โดยเฉพาะงานที่ส่งอีเมล สั่งซื้อ หรือแก้ระบบ production ตามที่ Meta แนะนำเอง ติดตามข่าวโมเดล AI อื่น ๆ ได้ที่หมวด AI
คำถามที่พบบ่อย
Muse Wonder คืออะไร?
Muse Wonder คือโมเดล AI ตระกูลใหม่ของ Meta ที่เปิดตัวเมื่อ 12 ตุลาคม 2026 ออกแบบมาสำหรับงาน agent ที่ทำงานแทนผู้ใช้ทั้งเรื่องส่วนตัวและงานอาชีพ เช่น เขียนโค้ด ควบคุมเบราว์เซอร์ อ่านเอกสารกฎหมาย การเงิน และสุขภาพ มีสองรุ่นคือ Muse Wonder และ Muse Wonder Full ที่ความสามารถสูงกว่า
Muse Wonder ราคาเท่าไร?
บน Meta Model API แบบจ่ายตามใช้ Muse Wonder คิด 4 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเคนขาเข้า 20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาออก และ 0.20 ดอลลาร์สำหรับโทเคนขาเข้าที่อยู่ในแคช ไม่มีราคาเพิ่มเมื่อใช้บริบทยาว ส่วนการค้นเว็บประกอบคำตอบคิดเพิ่ม 2.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง
Muse Wonder กับ Muse Wonder Full ต่างกันอย่างไร?
Muse Wonder Full เป็นรุ่นความสามารถสูงกว่าและทำคะแนนสูงกว่าในเกือบทุกชุดทดสอบที่ Meta เผยแพร่ แต่ใช้ได้เฉพาะใน Muse Code กับแผนสมาชิก Power Usage และ Maximum Usage ส่วน Muse Wonder ใช้ได้ทั้งผ่าน Meta Model API และ Muse Code การตั้ง reasoning effort เป็น max บน API ไม่ได้เปลี่ยนเป็นรุ่น Full
องค์กรในไทยใช้ Muse Wonder ได้หรือไม่?
นโยบายพื้นที่ใช้งานของ Meta Model API ฉบับปรับปรุง 12 ตุลาคม 2026 ไม่ได้ระบุไทยเป็นพื้นที่ต้องห้าม แต่ระบุกัมพูชาและเมียนมาเป็นพื้นที่ต้องห้าม และ Meta สงวนสิทธิ์เปิดหรือปิดแต่ละประเทศได้ตลอด องค์กรไทยที่ให้บริการลูกค้าในประเทศเพื่อนบ้านจึงต้องตรวจเงื่อนไขก่อนนำ Muse Wonder ไปใช้ในผลิตภัณฑ์
ข้อมูลที่ส่งเข้า Muse Wonder ถูกนำไปฝึกโมเดลหรือไม่?
ขึ้นกับโหมด ใน Standard mode Meta ระบุว่าไม่นำเนื้อหาของผู้ใช้ไปฝึกโมเดล และ Muse Wonder บน API มีเฉพาะโหมดนี้ แต่แผนสมาชิก Muse Code เปิด Contributor mode เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งยอมให้ Meta ใช้ prompt โค้ด ไฟล์ และคำตอบไปฝึกโมเดลในอนาคต ผู้ใช้ต้องปิดเองในหน้าตั้งค่า
แหล่งอ้างอิง
- Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full: Frontier Models for Agents — Meta
- Muse Wonder: A Frontier Model For Personal & Professional AI Agents — Meta AI Research
- Muse Wonder Model Card — Meta
- Pricing and rate limits - Meta Model API — Meta
- Models - Meta Model API — Meta
- Meta Model API Model Designation and Geographic Use Policy — Meta
บุคคล องค์กร และสถานที่ในข่าวนี้
เลือกชื่อเพื่ออ่านข่าวทั้งหมดที่กล่าวถึง ตัวเลขคือจำนวนข่าว
- องค์กรและบริษัท
- Meta8OpenAI24Anthropic15
- ประเทศและสถานที่
- กัมพูชา5เมียนมา9สหรัฐอเมริกา200
- ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี
- Claude12GPT-6 Astra5Claude Code6
- กฎหมายและมาตรฐาน
- PDPA66
พบข้อมูลคลาดเคลื่อน? แจ้งกองบรรณาธิการ