Muse Wonder
Red Neuronal
Muse Wonder es un modelo de razonamiento de Meta para tareas complejas: acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, responde con texto.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- mínimo, bajo, medio, alto, muy alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Muse Wonder?
Muse Wonder es un modelo de razonamiento de Meta para tareas complejas: desglosa las solicitudes en pasos, mantiene la lógica de inferencia y completa trabajos de varias etapas. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF, respondiendo con texto, por lo que puede analizar escaneos, grabaciones de reuniones o vídeos. A través de BotHub, el acceso está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pague con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Más de 250 redes neuronales en una sola ventana permiten comparar respuestas fácilmente, y una API compatible con OpenAI ayuda a integrar el modelo en sus servicios y reemplazarlo sin reescribir la integración; los datos se cifran mediante AES-GCM, y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Es útil para analistas que deseen revisar informes y presentaciones en PDF, desarrolladores que diseñen escenarios de agentes con lógica de varios pasos, gerentes que necesiten transcribir llamadas y resumir decisiones, especialistas en marketing que analicen vídeos y materiales visuales, e investigadores que trabajen con fuentes en diversos formatos.Preguntas frecuentes sobre Muse Wonder
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Meta con un contexto de 1 048 576 tokens. Es adecuado para trabajar con documentos largos y grandes bases de código: análisis, refactorización, depuración, analítica. Puede razonar antes de responder, acepta imágenes y documentos, y llama a funciones externas.
El límite de salida es de 943 718 tokens por respuesta, es decir, el volumen de un libro completo o un módulo de código grande sin dividirlo en partes. Esto elimina la necesidad de unir respuestas de decenas de solicitudes al generar documentación, informes o archivos grandes.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado. El modelo primero construye el proceso de solución y luego da el resultado; esto ayuda en tareas STEM, matemáticas, análisis de lógica compleja en código y en situaciones donde la cadena de inferencia es importante, no solo una respuesta rápida.
Sí, se admiten tanto la llamada a funciones (function calling) como la salida estructurada en JSON. El modelo se puede integrar en escenarios de agentes, conectar a servicios externos y bases de datos. En BotHub hay disponible una API compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no requerirá reescribir la integración.
Según nuestros datos, el modelo acepta imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos. Puede enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, un gráfico, un PDF o una tabla y obtener un análisis en texto. El modelo en sí genera texto.
No tenemos datos sobre el funcionamiento del modelo con idiomas específicos, por lo que no daremos estimaciones precisas; pruébelo con su tarea. La interfaz de BotHub y el pago con tarjetas en rublos están disponibles desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; pague solo por los tokens utilizados.