Meta Luncurkan Model Muse Wonder di Tengah Dorongan AI Berbayar dan Proyeksi Belanja $200 Miliar

Dua model baru menguji belanja AI Meta

Meta meluncurkan Muse Wonder dan Muse Wonder Full pada 12 Oktober 2026, dengan mengklaim kembali ke jajaran terdepan kecerdasan buatan sekaligus membatasi akses ke kemampuan terkuatnya melalui layanan berbayar. Peluncuran ini menghubungkan tiga bagian strateginya: asisten pribadi yang lebih mumpuni, pendapatan dari langganan dan pengembang, serta ekspansi komputasi yang bisa menjadi jauh lebih mahal.

Meta memperkirakan belanja modal 2026, termasuk pembayaran pokok sewa pembiayaan, sebesar $130 miliar hingga $145 miliar. Perusahaan jasa keuangan Cantor Fitzgerald memperkirakan belanja itu dapat mencapai $200 miliar pada 2027. Angka yang lebih besar tersebut merupakan proyeksi pihak luar, bukan anggaran Meta yang diumumkan. Jumlah itu akan menjadi kenaikan sekitar 38% dari batas atas panduan tahun ini, atau sekitar 54% dari batas bawahnya.

Model-model ini hadir setelah peluncuran Llama 4 pada 2025 mengecewakan dan Meta membangun ulang operasi AI-nya selama sekitar 14 bulan. Model ini ditujukan untuk pemrograman tingkat lanjut dan tugas yang melibatkan dokumen hukum, informasi keuangan, serta informasi kesehatan. Meta juga ingin model-model tersebut menggerakkan agen, yakni perangkat lunak yang dapat menggunakan alat dan melakukan tindakan, bukan sekadar menjawab pertanyaan.

Ada bukti peningkatan kinerja, tetapi hasilnya tidak unggul di semua lini. Hasil pengembangan perangkat lunak yang dipublikasikan Meta menempatkan kedua model di atas Claude Opus 5.5 dari Anthropic pada satu tolok ukur. Indeks Artificial Analysis terpisah menempatkan Muse Wonder Full di bawah pesaing tersebut. Ujian bisnis dalam waktu dekat adalah apakah kemampuan itu membuat orang terus menggunakan, dan bersedia membayar untuk, produk Meta.

Apa yang tersedia sekarang, dan apa yang menyusul?

Muse Wonder tersedia bagi pengembang melalui Meta Model API dan asisten pemrograman Muse Code. Muse Wonder Full, versi yang lebih mumpuni, hanya tersedia bagi pelanggan Muse Code. Kedua model tidak tersedia untuk diunduh publik atau dijalankan pengguna di server mereka sendiri.

Asisten pribadi Muse adalah produk terpisah. Aplikasinya gratis, dengan paket berbayar yang menawarkan penggunaan tambahan. Meta berencana lebih dulu menghadirkan Wonder pada asisten tersebut bagi pelanggan, tetapi belum mengumumkan tanggal peluncuran pasti atau jadwal akses yang lebih luas.

Urutan ini penting karena peluncuran model tidak sama dengan peningkatan yang langsung tersedia bagi semua konsumen. Perkembangan utamanya adalah:

• 2025: Llama 4 tidak memenuhi ekspektasi, sehingga Meta mengubah organisasi AI dan perekrutannya.
• September 2026: Meta memperkenalkan Muse Spark dan agen pribadi Muse. Spark adalah model pertama dari divisi Meta Superintelligence Labs yang dibangun ulang.
• Akhir September 2026: Amazon memblokir Muse agar tidak dapat melakukan pembelian atas nama pengguna.
• 12 Oktober 2026: Muse Wonder dan Muse Wonder Full tersedia melalui produk pengembang yang diumumkan.
• Langkah selanjutnya: Wonder dijadwalkan hadir bagi pelanggan Muse, sementara model yang lebih terspesialisasi dan laporan keselamatan yang lebih lengkap direncanakan tanpa tanggal publikasi.

Model-model baru ini dikembangkan dari Muse Spark. Rangkaian produk Meta yang terus berkembang juga mencakup Muse Image, meski peluncuran Wonder berfokus pada agen dan pemrograman, bukan pembuatan gambar.

Memori dan kemampuan melanjutkan tugas menjadi klaim utama produk

Meta menjelaskan dua kemampuan utama: Active Memory dan Active Focus. Active Memory menyimpan informasi relevan dari interaksi sebelumnya dan mengambilnya untuk tugas berikutnya. Chief AI Officer Alexandr Wang mengatakan informasi tersebut dapat mencakup rentang hari, minggu, atau bulan, sehingga asisten dapat mempertahankan preferensi dan persyaratan dari satu percakapan ke percakapan lain.

Active Focus menangani situasi ketika tugas tidak berjalan sesuai rencana. Meta mengatakan model-model tersebut dapat pulih dari kesalahan, mengubah pendekatan setelah alat gagal, meminta penjelasan, dan meminta konfirmasi sebelum melakukan tindakan penting. Kemampuan ini dimaksudkan untuk mengurangi situasi ketika agen menyerah atau berulang kali menggunakan metode yang tidak berhasil.

Wang, yang memimpin operasi AI Meta, menjelaskan tujuan desain tersebut dengan merujuk pada kendala yang muncul dalam tugas sehari-hari:

Saat mengerjakan tugas di dunia nyata, Anda akan menemui hambatan dan berbagai kendala atau kemunduran," kata Wang. "Kami secara khusus berupaya melatih model agar mampu mencoba pendekatan lain alih-alih berhenti, lalu sewaktu-waktu kembali meminta arahan pengguna.

Meta menyebut pengajuan klaim asuransi, penafsiran kontrak sewa, keuangan pribadi, dan pemrograman tingkat lanjut sebagai potensi penggunaan. Muse sudah ditujukan untuk aktivitas seperti berbelanja bahan makanan, memesan perjalanan, dan membuat reservasi makan malam. Contoh-contoh ini menggambarkan penggunaan yang dituju, bukan bukti bahwa model mampu menyelesaikan setiap tugas secara akurat atau aman.

Kedua model dilaporkan dapat menerima gambar, video, dan audio, serta memiliki jendela konteks satu juta token. Token adalah satuan yang digunakan model untuk membagi informasi saat memprosesnya. Jendela konteks mengukur banyaknya informasi yang dapat dipertimbangkan sekaligus; memori persisten adalah kemampuan terpisah untuk membawa informasi terpilih antarinteraksi.

Hasil tolok ukur kompetitif, tetapi belum konklusif

Pada SWE-Marathon, tolok ukur yang mencakup tugas pengembangan perangkat lunak berskala besar, hasil yang dipublikasikan Meta memberi skor 79% untuk Muse Wonder Full, 78,8% untuk Muse Wonder, dan 74,2% untuk Claude Opus 5.5. Angka tersebut menempatkan Full unggul 4,8 poin persentase dari model Anthropic, sedangkan Wonder standar unggul 4,6 poin.

Selisih antara model Meta sendiri pada pengujian tersebut hanya 0,2 poin persentase. Ini menunjukkan bahwa pembeli sebaiknya menilai tugas yang benar-benar perlu mereka selesaikan, alih-alih berasumsi versi yang lebih besar selalu unggul jauh dalam setiap situasi. Hasil tersebut merupakan perbandingan yang dipublikasikan Meta, bukan jaminan kinerja pada proyek perangkat lunak suatu organisasi.

Artificial Analysis Intelligence Index memberikan gambaran berbeda. Muse Wonder Full mendapat skor 56, sementara Wonder standar mendapat 52. Claude Opus 5.5 unggul atas model-model tersebut dengan skor 58, dan GPT-6 Astra dari OpenAI mendapat 53. Laporan mengenai peringkat tersebut menempatkan Full di posisi seri untuk peringkat kedua dan Wonder seri di peringkat ketujuh; salah satu laporan menyebut Claude Sonnet 5.5 memperoleh skor yang sama dengan Full.

Salah satu laporan menyebut model Meta yang lebih besar sebagai Muse Wonderful, tetapi laporan peluncuran lainnya mengidentifikasinya sebagai Muse Wonder Full dan menyebut skor yang sama, yaitu 56. Perbedaan nama ini tidak seharusnya dianggap sebagai bukti adanya model ketiga yang dirilis.

Meta juga mengutip perbandingan dengan Claude Fable 5.1 dan GPT-6 Astra. Posisi Meta dibandingkan Gemini 4 Argon dari Google masih belum pasti: satu indeks yang dilaporkan memberi Gemini skor 53, sedangkan laporan lain menyebut perbandingan yang lebih luas masih belum jelas. Pengujian yang berbeda mengukur kemampuan yang berbeda pula, sehingga hasil pemrograman yang kuat tidak membuktikan keunggulan dalam analisis hukum, tugas keuangan, atau bantuan pribadi.

Biaya langganan dan API berbeda

Paket langganan konsumen Muse berharga $20 atau $100 per bulan. Paket Muse Code berharga $50 atau $200 per bulan dan menyediakan akses ke Wonder Full. Harga langganan tersebut perlu dibedakan dari tarif API Wonder, yang membebankan biaya kepada pengembang berdasarkan jumlah informasi yang diproses.

Harga API yang dilaporkan adalah $4 per satu juta token masukan dan $20 per satu juta token keluaran. Masukan adalah informasi yang dikirim ke model; keluaran adalah informasi yang dihasilkan. Dengan tarif tersebut, beban kerja yang menggunakan satu juta token masukan dan satu juta token keluaran akan berbiaya $24, sebelum diskon atau biaya lain yang mungkin berlaku. Contoh itu merupakan perhitungan berdasarkan tarif yang dipublikasikan, bukan harga langganan.

Masukan yang disimpan dalam cache bisa mendapat harga diskon, meski tarif diskon tertentu belum diumumkan. Caching memungkinkan materi yang sudah diproses digunakan kembali, alih-alih diproses sebagai masukan yang sepenuhnya baru. Bagi agen yang berulang kali merujuk dokumen panjang, perbedaan ini dapat memengaruhi biaya.

Wang mengatakan API Meta akan dibanderol jauh di bawah model-model terkemuka OpenAI dan Anthropic. Namun, perbandingan harga yang dilaporkan lebih terbatas: tarif Wonder disebut setara dengan Claude Opus 5.5 dan sekitar 40% dari harga GPT-6 Astra. Hal ini mendukung klaim bahwa harganya lebih murah dibanding model OpenAI, tetapi tidak dibanding model Anthropic yang disebutkan jika menggunakan tarif yang dikutip.

Laporan juga berbeda mengenai ketersediaan. Beberapa menyebut akses API masih direncanakan, sementara laporan peluncuran yang lebih terperinci menyatakan Wonder standar sudah tersedia melalui API. Akses API untuk Wonder Full belum diumumkan. Meski versi terkuat disebut ditujukan untuk penjualan langsung ke perusahaan, saluran peluncuran konkretnya adalah Muse Code.

Model yang lebih mumpuni tetap perlu akses ke situs web

Muse dilaporkan mencatat hampir sembilan juta unduhan global setelah peluncurannya pada September, menurut data Sensor Tower. Namun, unduhan mengukur minat awal, bukan keterlibatan jangka panjang. Pertumbuhan unduhannya melambat, dan tingkat retensi setelah 14 hari dilaporkan lebih rendah dibanding ChatGPT. Persentase retensi yang tepat belum diumumkan.

Sejumlah kendala berada di luar kendali model Meta. Analis Jefferies Brent Thill mengatakan situs web yang memblokir agen merusak pengalaman pengguna. Keputusan Amazon memblokir pembelian melalui Muse pada akhir September menggambarkan masalah ini: asisten dapat memahami permintaan belanja, tetapi tetap tidak mampu menyelesaikannya.

Active Focus mungkin membantu ketika alat gagal atau informasi tidak tersedia. Namun, kemampuan itu tidak membuktikan bahwa agen mendapat izin untuk mengakali pembatasan situs web. Keberhasilan bantuan pribadi bergantung pada kerja sama layanan eksternal, selain penalaran, memori, dan kemampuan melanjutkan tugas.

Harga juga membuat penggunaan model paling kuat untuk segala keperluan menjadi lebih rumit. Data platform OpenRouter menunjukkan sepuluh model teratas yang dinilai berkualitas tinggi mencakup 14% penggunaan pada kuartal ketiga 2026, turun dari 55% pada kuartal pertama 2025. Angka tersebut merupakan penurunan 41 poin persentase di platform itu, bukan pengukuran seluruh pasar AI.

Pola ini menunjukkan model yang lebih murah semakin banyak digunakan untuk pekerjaan rutin. Meta sedang mengembangkan versi khusus yang dirancang untuk mempertahankan sebagian besar kemampuan Wonder dengan penggunaan sumber daya yang lebih efisien. Hal ini dapat membantu Meta menjangkau lebih banyak konsumen tanpa menggunakan model terbesarnya untuk setiap permintaan.

Privasi bergantung pada izin dan pengaturan produk

Agen yang bekerja dengan pesan, kalender, dan dokumen membutuhkan akses ke informasi sensitif. Meta mengatakan Wonder dilatih untuk tidak membagikan data pribadi tanpa izin dan menolak membantu tindakan yang merugikan. Laporan juga menyebut model-model tersebut meminta konfirmasi sebelum melakukan tindakan yang berkonsekuensi penting.

Sejumlah pengguna mengeluhkan di media sosial bahwa Muse mengakses pesan pribadi tanpa izin. Meta membantah keluhan tersebut. Wang mengatakan perusahaan memantau insiden yang melibatkan agen dan menjelaskan perizinan kepada pengguna, termasuk situasi ketika seseorang mungkin telah memberikan izin untuk komunikasi di awal percakapan, tetapi kemudian lupa.

Perbedaan pendapat itu membuat keluhan spesifik tersebut belum terselesaikan dalam laporan publik. Memori persisten dan kemampuan bertindak di berbagai layanan membuat kontrol izin menjadi sangat penting: mengingat informasi berbeda dengan mendapat izin untuk menggunakan atau membagikannya.

Penanganan data juga berbeda menurut jalur akses. Langganan Muse Code dilaporkan secara default menggunakan mode Contributor, yang mengizinkan materi yang dikirimkan digunakan untuk membantu meningkatkan model mendatang. Pelanggan dapat menonaktifkan pengaturan itu. Sementara itu, API Model standar dilaporkan tidak menggunakan materi yang dikirimkan untuk pelatihan. Ketentuan produk yang dilaporkan ini tidak boleh dianggap sebagai pengaturan privasi yang sama.

Bagi perusahaan, perbedaan ini terpisah dari kualitas tolok ukur. Asisten pemrograman mungkin berkinerja baik, tetapi perusahaan tetap perlu meninjau apakah kode proprietari, dokumen klien, atau informasi pribadi boleh dikirimkan berdasarkan pengaturan yang dipilih.

Klaim keselamatan menunggu evaluasi yang lebih lengkap

Meta mengatakan Wonder memiliki perlindungan terkuat sejauh ini terhadap penyalahgunaan siber. Perlindungan tersebut saat ini terkait dengan model berbayar, bukan disebut tersedia di semua pengalaman Muse gratis. Pernyataan itu tidak membuktikan bahwa produk gratis tidak memiliki perlindungan; yang dibedakan adalah perlindungan yang diklaim untuk model baru ini.

Perusahaan mengatakan pengembangan mengikuti Meta Superintelligence Scaling Framework dan laporan evaluasi keselamatan yang lebih lengkap akan menyusul. Meta belum menentukan tanggal publikasinya. Tanpa laporan tersebut, penilaian terperinci yang mendasari klaim keselamatan baru ini belum tersedia untuk publik secara utuh.

Chief Executive Mark Zuckerberg berpendapat bahwa AI dapat dikendalikan melalui perlindungan dan pengembangan yang bertanggung jawab. Ia menolak seruan agar seluruh industri memperlambat riset, tetapi mengakui Meta memperlambat sebagian pengembangan internal untuk menangani keselamatan produk.

Zuckerberg menjelaskan pandangannya tentang kendali dan otonomi:

"Pandangan saya lebih dekat pada keyakinan bahwa AI adalah teknologi yang dapat dikendalikan melalui perlindungan dan dikembangkan secara bertanggung jawab, bukan pandangan bahwa AI akan mengembangkan kesadaran diri dan bertindak sendiri," katanya.

Ia tidak memperkirakan kemungkinan terjadinya dampak bencana. Posisinya menempatkan tanggung jawab pada masing-masing laboratorium untuk mengelola keselamatan sambil melanjutkan pengembangan. Karena itu, evaluasi yang akan datang merupakan bagian penting yang belum tersedia, terutama untuk model yang dirancang untuk bertindak, bukan sekadar merespons.

Ekspansi komputasi meluas hingga di luar Meta

Model Wonder dilatih menggunakan pusat data Prometheus milik Meta. Peluncuran ini menyusul investasi pada infrastruktur, perekrutan, dan pembangunan ulang organisasi di bawah kepemimpinan Wang. Meta menginvestasikan sekitar $14 miliar di Scale AI dan merekrut Wang ke jajaran pimpinan sebagai bagian dari upaya tersebut.

Salah satu laporan menyebut Wonder, yang memiliki nama sandi internal Watermelon, menggunakan sumber daya komputasi sekitar satu tingkat besaran lebih banyak daripada Muse Spark. Itu merupakan perbandingan yang dilaporkan, bukan perincian biaya pelatihan atau kebutuhan perangkat keras yang dipublikasikan. Hal ini sejalan dengan argumen Meta bahwa kapasitas komputasi yang jauh lebih besar diperlukan untuk mencapai jajaran terdepan.

Zuckerberg mengatakan tahap pengembangan model berikutnya sudah berjalan dan lajunya akan semakin cepat. Meta mengembangkan model yang lebih besar sekaligus versi khusus yang lebih efisien, dengan mengejar kemampuan lebih tinggi dan biaya operasional lebih rendah secara bersamaan.

Prospek belanja tersebut berpotensi menciptakan permintaan bagi produsen server yang terkait dengan rantai pasok AI Meta, termasuk Hon Hai, yang juga dikenal sebagai Foxconn, Quanta, Wistron, Wiwynn, dan Inventec. Perkiraan bahwa mereka dapat diuntungkan bergantung pada berlanjutnya pembelian infrastruktur. Belum ada nilai kontrak baru, pembagian pesanan kepada pemasok, atau jadwal pengiriman yang diumumkan terkait Wonder.

Belanja modal juga mencakup lebih dari anggaran pelatihan satu model. Panduan Meta sebesar $130 miliar hingga $145 miliar mencakup pembayaran pokok sewa pembiayaan, sedangkan proyeksi Cantor Fitzgerald sebesar $200 miliar merujuk pada tahun berikutnya. Kedua angka itu tidak seharusnya dianggap sebagai biaya pengembangan Muse Wonder saja.

Investor merespons sebelum pendapatan terbukti

Saham Meta ditutup pada sesi peluncuran di harga $742,96, naik 3,38%. Laporan lain membulatkan kenaikannya menjadi 3,4% atau sekitar 3%. Saham tersebut sudah mulai naik sebelum pengumuman Zuckerberg pada sore hari, sehingga seluruh pergerakan harian tidak bisa dikaitkan hanya dengan peluncuran model.

Angka saham secara keseluruhan mencakup periode yang berbeda: satu laporan menyebut kenaikan 13% sepanjang tahun dan 31% sejak awal September, sementara laporan lain mencatat kenaikan hampir 10% sejak peluncuran Muse pada akhir bulan itu. Angka-angka tersebut tidak dapat dibandingkan secara langsung tanpa menyamakan tanggal awal pengukuran.

Analis sekuritas Bank of America Justin Post berpendapat bahwa investasi di Meta Superintelligence Labs menghasilkan peningkatan kinerja model dan inovasi produk. Peluncuran baru ini memberikan bukti tambahan untuk pandangan tersebut, tetapi belum menunjukkan besarnya pendapatan yang akan dihasilkan model-model itu.

Pertanyaan komersialnya konkret. Meta belum mengungkapkan berapa banyak pengguna Muse yang akan membayar untuk Wonder, berapa banyak pengembang yang akan memilih API-nya, atau bagaimana pendapatannya dibandingkan dengan biaya layanan agen dengan memori persisten. Ketersediaan yang lebih luas bagi konsumen, akses API untuk Full, dan laporan keselamatan juga belum memiliki tanggal yang diumumkan. Peluncuran ini memperkuat posisi kompetitif Meta, tetapi keputusan bisnis dan penerapannya masih belum ditetapkan.

Poin Utama

• Meta meluncurkan Muse Wonder dan Muse Wonder Full pada 12 Oktober 2026. Akses bagi pengembang tersedia lebih dulu, sementara peluncuran untuk konsumen Muse masih akan menyusul.
• Tolok ukur pemrograman mengunggulkan model Meta, sedangkan Artificial Analysis menempatkan Wonder Full di bawah Claude Opus 5.5.
• API Wonder berharga $4 per satu juta token masukan dan $20 per satu juta token keluaran. Full memerlukan langganan Muse Code.
• Kedua model tidak tersedia untuk diunduh publik atau dijalankan di server milik pengguna.
• Memori, izin, pembatasan situs web, dan pengaturan pelatihan yang dilaporkan masih menjadi persoalan praktis dalam penerapan agen.
• Panduan belanja Meta untuk 2026 sebesar $130 miliar hingga $145 miliar. Angka $200 miliar untuk 2027 merupakan proyeksi Cantor Fitzgerald.
• Evaluasi keselamatan yang lebih lengkap dan tanggal ketersediaan yang lebih luas belum diumumkan.