A norte-americana Meta anunciou, a 12 de outubro de 2026 (hora local), o novo modelo de IA «Muse Wonder» e a versão avançada «Muse Wonder Full». A disponibilização já começou através da API para programadores e da ferramenta de assistência à programação «Muse Code». A empresa planeia também integrar o modelo em breve no «Muse», o seu agente pessoal de IA. Os pontos fortes são a capacidade de guardar informação entre conversas e de levar tarefas difíceis até ao fim. É um anúncio que nos leva a pensar no que realmente está em causa quando confiamos trabalho à IA.
O que se exige à IA é memória e capacidade para levar as tarefas até ao fim
A pergunta «Esta IA é inteligente?» começa a saber a pouco. Enviar um e-mail, marcar uma viagem, procurar um imóvel e até fazer um pedido de informação: quando confiamos à IA tarefas como estas, é mais importante saber se se lembra do que foi dito ontem e se não desiste quando surge um obstáculo do que avaliar a qualidade de uma única resposta. É parecido com confiar uma tarefa a alguém que acabou de começar a trabalhar. E são precisamente estas duas capacidades que a Meta colocou no centro do anúncio.
A Active Memory permite recordar informação entre conversas
A Active Memory é a capacidade de guardar, entre conversas, informações importantes para o utilizador e de recuperar por iniciativa própria os detalhes relevantes para uma tarefa. A Meta explica que o modelo se lembra de pequenos hábitos e preferências, bem como de conversas casuais anteriores. Os investigadores dizem ter-se empenhado em garantir que não esquece o que é importante, mesmo passados dias, semanas ou meses.
A MemoryBench foi apresentada como uma métrica para avaliar a memória. Segundo as avaliações internas da Meta, o Muse Wonder obteve uma pontuação superior à dos concorrentes Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 e GPT-6 Astra. Convém ter presente que se trata de resultados de avaliações internas.
A Active Focus ajuda a recuperar de impasses
A outra capacidade, a Active Focus, consiste em continuar a trabalhar para atingir um objetivo, mesmo perante tarefas difíceis. Se ficar bloqueado, o modelo experimenta outra abordagem; se surgir um erro, recupera e conclui a tarefa. Segundo a empresa, foi concebido para pedir esclarecimentos quando necessário e obter a aprovação do utilizador antes de executar operações importantes.
O objetivo é evitar que, durante investigações complexas ou grandes projetos de desenvolvimento de software, a IA perca de vista o objetivo e os erros se vão acumulando. Talvez seja mais fácil perceber a intenção se pensarmos num subordinado que, além de ter memória e persistência, também sabe comunicar e manter o responsável a par.
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