Meta lança os modelos Muse Wonder enquanto a aposta na IA paga enfrenta uma previsão de despesa de 200 mil milhões de dólares

Dois novos modelos põem à prova o investimento da Meta em IA

A Meta lançou o Muse Wonder e o Muse Wonder Full a 12 de outubro de 2026, afirmando estar de regresso à linha da frente da inteligência artificial e reservando as suas capacidades mais avançadas para o acesso pago. O lançamento articula três vertentes da estratégia da empresa: assistentes pessoais mais capazes, receitas provenientes de subscrições e de programadores, e uma expansão da capacidade informática que poderá tornar-se substancialmente mais dispendiosa.

A empresa prevê despesas de capital de 130 a 145 mil milhões de dólares em 2026, incluindo pagamentos de capital de locações financeiras. A empresa de serviços financeiros Cantor Fitzgerald prevê que a despesa possa chegar aos 200 mil milhões de dólares em 2027. Este valor mais elevado é uma previsão externa, não um orçamento anunciado pela Meta. Representaria um aumento de cerca de 38% face ao limite superior das previsões para este ano, ou de cerca de 54% face ao limite inferior.

Os modelos surgem depois de o lançamento do Llama 4, em 2025, ter ficado aquém das expectativas e de cerca de 14 meses de reestruturação da operação de IA da Meta. Destinam-se a programação avançada e a tarefas que envolvem documentos jurídicos, informação financeira e informação de saúde. A Meta também quer que alimentem agentes: software capaz de usar ferramentas e executar ações, em vez de se limitar a responder a perguntas.

Há indícios de um desempenho superior, mas não de uma vitória em toda a linha. Os resultados de desenvolvimento de software publicados pela Meta colocam ambos os modelos acima do Claude Opus 5.5, da Anthropic, num dos testes de referência. Um índice separado da Artificial Analysis coloca o Muse Wonder Full abaixo desse concorrente. O teste comercial imediato consiste em saber se estas capacidades convencem as pessoas a continuar a usar — e a pagar por — os produtos da Meta.

O que está disponível agora e o que virá mais tarde?

O Muse Wonder está disponível para programadores através da Meta Model API e do assistente de programação Muse Code. O Muse Wonder Full, a versão mais capaz, está limitado às subscrições do Muse Code. Nenhum dos modelos está disponível para transferência pública ou para utilização nos servidores dos próprios utilizadores.

O assistente pessoal Muse é um produto separado. A aplicação é gratuita, com planos pagos que oferecem utilização adicional. A Meta planeia introduzir primeiro o Wonder nesse assistente para os subscritores, mas não anunciou uma data concreta para o lançamento nem um calendário para alargar o acesso.

A sequência é importante porque o lançamento de um modelo não significa que a atualização chegue a todos os consumidores. Os principais desenvolvimentos são:

• 2025: O Llama 4 ficou aquém das expectativas, levando a alterações na organização de IA e no recrutamento da Meta.
• Setembro de 2026: A Meta apresentou o Muse Spark e o agente pessoal Muse. O Spark foi o primeiro modelo da divisão Meta Superintelligence Labs, criada na sequência da reestruturação.
• Final de setembro de 2026: A Amazon impediu o Muse de fazer compras em nome dos utilizadores.
• 12 de outubro de 2026: O Muse Wonder e o Muse Wonder Full ficaram disponíveis através dos produtos para programadores anunciados.
• Próximos passos: O Wonder deverá chegar aos subscritores do Muse, enquanto estão previstos modelos mais especializados e um relatório de segurança mais completo, ainda sem datas anunciadas.

Os novos modelos desenvolvem-se a partir do Muse Spark. A gama crescente da Meta inclui também o Muse Image, embora o lançamento do Wonder se centre em agentes e programação, e não na geração de imagens.

Memória e persistência são as principais promessas do produto

A Meta destaca duas capacidades centrais: Active Memory e Active Focus. A Active Memory conserva informação relevante de interações anteriores e recupera-a para tarefas posteriores. O diretor de IA, Alexandr Wang, afirma que essa informação pode abranger dias, semanas ou meses, permitindo que um assistente mantenha preferências e requisitos entre conversas.

A Active Focus lida com situações em que uma tarefa deixa de correr como previsto. A Meta afirma que os modelos conseguem recuperar de erros, alterar a abordagem quando uma ferramenta falha, pedir esclarecimentos e solicitar confirmação antes de ações importantes. Estas capacidades destinam-se a reduzir os casos em que um agente desiste ou insiste repetidamente num método que não funciona.

Wang, que lidera a operação de IA da Meta, explicou o objetivo do projeto com base nos obstáculos que surgem nas tarefas do dia a dia:

Quando realizamos tarefas no mundo real, deparamo-nos com obstáculos, imprevistos e vários contratempos», afirmou Wang. «Tentámos especificamente treinar o modelo para experimentar outras abordagens, em vez de ficar bloqueado, e para voltar a confirmar com o utilizador a qualquer momento.

A Meta aponta os pedidos de indemnização a seguradoras, a interpretação de contratos de arrendamento, as finanças pessoais e a programação avançada como potenciais aplicações. O Muse já se destina a atividades como compras de supermercado, reservas de viagens e marcações para jantar. Estes exemplos descrevem utilizações pretendidas, não demonstram que os modelos executem cada tarefa com precisão ou segurança.

Segundo as informações divulgadas, ambos os modelos aceitam imagens, vídeo e áudio e têm uma janela de contexto de um milhão de tokens. Os tokens são as unidades em que um modelo divide a informação para a processar. A janela de contexto mede a quantidade de informação que consegue considerar de uma só vez; a memória persistente é uma capacidade distinta, que permite conservar informação selecionada entre interações.

Os resultados de referência são competitivos, mas não conclusivos

No SWE-Marathon, um teste de referência que envolve tarefas substanciais de desenvolvimento de software, os resultados publicados pela Meta atribuem ao Muse Wonder Full uma pontuação de 79%, ao Muse Wonder de 78,8% e ao Claude Opus 5.5 de 74,2%. Estes valores colocam o Full 4,8 pontos percentuais à frente do modelo da Anthropic e o Wonder normal 4,6 pontos à frente.

A diferença entre os modelos da própria Meta neste teste é de apenas 0,2 pontos percentuais. Isto sugere que os compradores devem analisar as tarefas que precisam efetivamente de executar, em vez de presumirem que a versão maior oferece uma vantagem significativa em todos os contextos. Os resultados correspondem às comparações publicadas pela Meta e não garantem o desempenho em projetos de software de uma organização.

O Intelligence Index da Artificial Analysis apresenta um quadro diferente. O Muse Wonder Full obtém 56 pontos e o Wonder normal, 52. O Claude Opus 5.5 lidera face a estes modelos, com 58 pontos, e o GPT-6 Astra, da OpenAI, obtém 53. Segundo relatos sobre as classificações, o Full está empatado no segundo lugar e o Wonder no sétimo; um deles indica que o Claude Sonnet 5.5 partilha a pontuação do Full.

Uma das fontes chama Muse Wonderful ao modelo maior da Meta, mas as restantes fontes sobre o lançamento identificam-no como Muse Wonder Full e indicam a mesma pontuação de 56. Esta divergência na designação não deve ser interpretada como prova do lançamento de um terceiro modelo.

A Meta também cita comparações com o Claude Fable 5.1 e o GPT-6 Astra. A sua posição face ao Gemini 4 Argon, da Google, é menos clara: um índice divulgado atribui ao Gemini 53 pontos, enquanto outra fonte afirma que a comparação mais ampla continua por esclarecer. Testes diferentes medem capacidades diferentes; por isso, um bom resultado em programação não permite concluir que o modelo é superior na análise jurídica, em tarefas financeiras ou na assistência pessoal.

As subscrições e os custos da API são diferentes

Os planos de subscrição do Muse para consumidores custam 20 ou 100 dólares por mês. Os planos do Muse Code custam 50 ou 200 dólares por mês e dão acesso ao Wonder Full. Estes preços de subscrição devem ser distinguidos das tarifas da API do Wonder, que cobram aos programadores em função da quantidade de informação processada.

O preço divulgado para a API é de 4 dólares por milhão de tokens de entrada e 20 dólares por milhão de tokens de saída. A entrada é a informação enviada ao modelo; a saída é o que este gera. A estas tarifas, uma carga de trabalho com um milhão de tokens de entrada e um milhão de tokens de saída custaria 24 dólares, antes de eventuais descontos ou outros encargos. Este exemplo é um cálculo baseado nas tarifas publicadas, não um preço de subscrição.

A entrada em cache pode beneficiar de preços reduzidos, embora não tenha sido divulgada uma tarifa específica. A colocação em cache permite reutilizar material já processado, em vez de o tratar como informação inteiramente nova. No caso de um agente que consulta repetidamente documentos extensos, esta diferença pode afetar os custos.

Wang afirma que a API da Meta terá um preço claramente inferior ao dos principais modelos da OpenAI e da Anthropic. A comparação de preços divulgada é mais limitada: as tarifas do Wonder são descritas como equivalentes às do Claude Opus 5.5 e correspondentes a cerca de 40% do preço do GPT-6 Astra. Isto sustenta a alegação de um desconto face ao modelo da OpenAI, mas não face ao modelo da Anthropic referido, tendo em conta as tarifas citadas.

Os relatos também divergem quanto à disponibilidade. Alguns descrevem o acesso à API como previsto para o futuro, enquanto as informações mais específicas sobre o lançamento afirmam que o Wonder normal já está disponível através da API. Não foi anunciado acesso à API para o Wonder Full. Embora a versão mais avançada tenha sido descrita como destinada a vendas diretas a empresas, o seu canal de lançamento concreto é o Muse Code.

Um modelo mais capaz continua a precisar de acesso a sites

Segundo dados da Sensor Tower, o Muse terá alcançado quase nove milhões de transferências em todo o mundo após o lançamento, em setembro. As transferências medem o interesse inicial, mas não um envolvimento duradouro. O crescimento das transferências abrandou e a retenção ao fim de 14 dias é, segundo relatos, inferior à do ChatGPT. Não foram divulgadas percentagens exatas de retenção.

Alguns dos obstáculos estão fora do controlo do modelo da Meta. Brent Thill, analista da Jefferies, afirmou que os sites que bloqueiam agentes estavam a prejudicar a experiência dos utilizadores. A decisão da Amazon de bloquear as compras feitas pelo Muse, no final de setembro, ilustra o problema: um assistente pode compreender um pedido de compras e, ainda assim, não conseguir concluí-lo.

A Active Focus poderá ajudar quando uma ferramenta falha ou faltam informações. Não prova que um agente tenha autorização para contornar as restrições de um site. Uma assistência pessoal eficaz depende da cooperação de serviços externos, além da capacidade de raciocínio, da memória e da persistência.

O preço também torna mais difícil justificar a utilização dos modelos mais poderosos em todas as situações. Os dados da plataforma OpenRouter mostram que os dez principais modelos classificados como de elevada qualidade representaram 14% da utilização no terceiro trimestre de 2026, abaixo dos 55% do primeiro trimestre de 2025. Trata-se de uma descida de 41 pontos percentuais nessa plataforma, não de uma medição de todo o mercado de IA.

Esta tendência sugere que os modelos mais baratos estão a assumir um papel maior nas tarefas de rotina. A Meta está a desenvolver versões especializadas destinadas a conservar grande parte das capacidades do Wonder, funcionando de forma mais eficiente. Isto poderá ajudá-la a servir um público de consumidores mais vasto sem recorrer ao seu modelo maior para todos os pedidos.

A privacidade depende das permissões e das definições do produto

Os agentes que operam entre mensagens, calendários e documentos precisam de acesso a informação sensível. A Meta afirma que o Wonder foi treinado para evitar a partilha de dados privados sem autorização e recusar assistência em atividades prejudiciais. Segundo os relatos, os modelos também pedem confirmação antes de ações com consequências importantes.

Alguns utilizadores queixaram-se nas redes sociais de que o Muse acedeu a mensagens pessoais sem autorização. A Meta contesta essas queixas. Wang afirma que a empresa está a acompanhar incidentes envolvendo agentes e a explicar as permissões aos utilizadores, incluindo situações em que alguém poderá ter autorizado comunicações no início de uma conversa e mais tarde se ter esquecido.

Nas informações públicas disponíveis, essa divergência deixa por esclarecer as queixas específicas. A memória persistente e a capacidade de agir entre serviços tornam especialmente relevantes os controlos de permissão claros: recordar informação não é o mesmo que ter autorização para a utilizar ou partilhar.

O tratamento dos dados também varia consoante a forma de acesso. Segundo os relatos, as subscrições do Muse Code têm por predefinição o modo Contributor, que permite utilizar o material enviado para melhorar modelos futuros. Os subscritores podem desativar essa opção. Segundo as informações divulgadas, a API Model normal não utiliza os dados enviados para treino. Estas são condições relatadas para os produtos e não devem ser tratadas como regras de privacidade idênticas.

Para as empresas, esta distinção é independente da qualidade medida nos testes. Um assistente de programação pode ter bons resultados e, ainda assim, exigir uma análise sobre a possibilidade de submeter código proprietário, documentos de clientes ou informações pessoais com as definições escolhidas.

As alegações de segurança aguardam uma avaliação mais completa

A Meta afirma que o Wonder oferece, até à data, as suas salvaguardas mais robustas contra a utilização indevida para fins cibernéticos. Estas proteções estão atualmente associadas ao modelo pago, em vez de serem apresentadas como disponíveis em todas as experiências gratuitas do Muse. A afirmação não demonstra que os produtos gratuitos não tenham salvaguardas; distingue as proteções reivindicadas para o novo modelo.

A empresa afirma que o desenvolvimento segue o seu Meta Superintelligence Scaling Framework e que será divulgado um relatório de avaliação de segurança mais completo. Não indicou uma data de publicação. Sem esse relatório, continua incompleta a avaliação detalhada que sustenta as novas alegações de segurança.

O presidente executivo, Mark Zuckerberg, defende que a IA pode ser controlada através de salvaguardas e de um desenvolvimento responsável. Rejeitou os apelos a que toda a indústria abrande a investigação, embora reconheça que a Meta abrandou parte do desenvolvimento interno para abordar a segurança dos produtos.

Zuckerberg descreveu a sua posição sobre o controlo e a autonomia:

«A minha posição está muito mais próxima da ideia de que a IA é uma tecnologia que pode ser controlada através de salvaguardas e desenvolvida de forma responsável do que da ideia de que desenvolverá uma consciência própria e agirá por iniciativa própria», afirmou.

Não estimou a probabilidade de danos catastróficos. A sua posição atribui aos laboratórios a responsabilidade de gerir a segurança enquanto prosseguem o desenvolvimento. A avaliação prometida é, por isso, uma peça em falta importante, sobretudo no caso de modelos concebidos para agir, e não apenas responder.

A expansão informática ultrapassa a Meta

Os modelos Wonder foram treinados no centro de dados Prometheus, da Meta. O lançamento surge após investimentos em infraestrutura, recrutamento e reestruturação organizacional sob a liderança de Wang. No âmbito desse esforço, a Meta investiu cerca de 14 mil milhões de dólares na Scale AI e integrou Wang na sua equipa de liderança.

Uma das fontes descreve o Wonder, cujo nome de código interno era Watermelon, como utilizando aproximadamente uma ordem de grandeza mais recursos informáticos do que o Muse Spark. Trata-se de uma comparação divulgada, não de uma contabilidade publicada dos custos de treino ou dos requisitos de hardware. É compatível com o argumento da Meta de que foi necessária uma capacidade informática substancialmente maior para alcançar a linha da frente.

Zuckerberg afirma que a próxima fase do desenvolvimento de modelos já está em curso e que o ritmo vai acelerar. A Meta está a trabalhar em modelos maiores e em versões especializadas mais eficientes, procurando simultaneamente maior capacidade e menores custos operacionais.

As perspetivas de despesa poderão gerar procura para os fabricantes de servidores associados à cadeia de fornecimento de IA da Meta, incluindo a Hon Hai, também conhecida como Foxconn, a Quanta, a Wistron, a Wiwynn e a Inventec. A expectativa de que possam beneficiar assenta na continuidade das compras de infraestrutura. Não foram anunciados novos valores de contratos, atribuições a fornecedores ou calendários de entrega associados ao Wonder.

As despesas de capital também abrangem muito mais do que o orçamento de treino de um único modelo. As previsões de 130 a 145 mil milhões de dólares da Meta incluem pagamentos de capital de locações financeiras, enquanto a previsão de 200 mil milhões de dólares da Cantor Fitzgerald diz respeito ao ano seguinte. Nenhum dos valores deve ser interpretado como o custo de desenvolvimento apenas do Muse Wonder.

Os investidores reagem antes de as receitas estarem comprovadas

As ações da Meta fecharam a sessão do lançamento a 742,96 dólares, com uma subida de 3,38%. Outras fontes arredondam a subida para 3,4% ou cerca de 3%. As ações já tinham começado a subir antes do anúncio de Zuckerberg, feito durante a tarde, pelo que a variação diária não pode ser atribuída exclusivamente ao lançamento do modelo.

Os dados mais abrangentes sobre as ações abrangem períodos diferentes: uma fonte indica uma subida de 13% no ano e de 31% desde o início de setembro, enquanto outra refere uma valorização de quase 10% desde o lançamento do Muse, mais tarde nesse mês. Estes valores não são diretamente comparáveis sem que se alinhem as datas de início.

Justin Post, analista de valores mobiliários do Bank of America, defendeu que o investimento na Meta Superintelligence Labs está a traduzir-se num melhor desempenho dos modelos e em inovação nos produtos. O novo lançamento dá mais elementos a favor dessa perspetiva, mas ainda não demonstra quanta receita os modelos vão gerar.

As questões comerciais são concretas. A Meta não divulgou quantos utilizadores do Muse vão pagar pelo Wonder, quantos programadores escolherão a sua API, nem como as receitas se comparam com o custo de disponibilizar agentes persistentes. A disponibilidade mais ampla para consumidores, o acesso ao Full através da API e o relatório de segurança também continuam sem datas anunciadas. O lançamento reforça a posição competitiva da Meta, mas deixa em aberto essas decisões comerciais e de disponibilização.

Pontos principais

• A Meta lançou o Muse Wonder e o Muse Wonder Full a 12 de outubro de 2026, com acesso inicial para programadores e uma disponibilização futura para consumidores através do Muse.
• Os resultados da Meta num teste de programação favorecem os seus modelos, enquanto a Artificial Analysis coloca o Wonder Full abaixo do Claude Opus 5.5.
• A API do Wonder custa 4 dólares por milhão de tokens de entrada e 20 dólares por milhão de tokens de saída. O Full requer uma subscrição do Muse Code.
• Nenhum dos modelos está disponível para transferência pública ou utilização nos servidores dos próprios utilizadores.
• A memória, as permissões, as restrições dos sites e as definições de treino divulgadas continuam a ser questões práticas para a implementação de agentes.
• As previsões da Meta para a despesa em 2026 são de 130 a 145 mil milhões de dólares. O valor de 200 mil milhões para 2027 é uma previsão da Cantor Fitzgerald.
• Não foram publicados um relatório de avaliação de segurança mais completo nem datas para uma disponibilização mais ampla.