Meta 发布 Muse Wonder：开发者今天能用，普通用户还要等

Meta 10 月 12 日发布新一代大模型 Muse Wonder，一共两个版本：Muse Wonder 主打速度，Muse Wonder Full 是完整版。扎克伯格说，这个模型让 Meta 进入了“前沿”梯队，也就是和 OpenAI、Anthropic、Google 最强模型同一档。

做这个模型的是 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）。按 Meta 的说法，14 个月前它把 AI 业务推倒重来，从底层技术栈重新搭起，第一代成果是 Muse Spark 系列。Muse Wonder 比 Muse Spark 大得多，在 Meta 吉瓦级的 Prometheus 数据中心训练。

【谁能用，怎么用】

开发者今天就能用 Muse Wonder：通过 Meta Model API（Meta 的大模型接口平台）调用，或者在 Meta 的 AI 编程工具 Muse Code 里用。

完整版 Muse Wonder Full 目前只开放给 Muse Code 的订阅用户。官方博客只写了它在 Muse Code 里可用，没提 API。

普通用户用的 AI 助手 Muse，官方博客写的是“很快”接入 Muse Wonder，先给订阅用户。扎克伯格在 X 上说的是“今天订阅就能用 Muse Wonder 驱动你的 Muse”，两边说法有出入。免费用户什么时候能用，Meta 只说会逐步把这个水平的能力带给所有人，以后还会用 Muse Wonder 开发专门的模型给所有 Muse 用户，没给时间表。

模型卡写的规格：上下文 100 万 Token，够一次放进一个中大型代码仓库；能读文字、图片、视频和音频，输出只有文字。

【和 Claude、GPT 比怎么样】

下面的成绩都来自 Meta 自己公布的对比表，对手是 Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra，全部按最高推理强度测。其中个人超级智能指数、MemoryBench、FocusBench 是 Meta 自建的测试。对手的成绩有一部分是 Meta 自己跑的，模型卡也写明，这些跑法未必为对手模型调到了最优。

Muse Wonder Full 领先的主要是三类任务。

一是替人办事的智能体任务。Meta 自建的个人超级智能指数，Muse Wonder Full 59.1 分，Claude Opus 5.5 55.2，GPT-6 Astra 54.5；跑完整业务流程的 AutomationBench，45.4 对对手最高的 41.6。

二是长时间写代码。DeepSWE 79.0，对手最高 74.2；做大型软件项目的 SWE-Marathon 57.5，对手最高 46.3。

三是法律。法律 AI 公司 Harvey 的智能体测试 13.1，对手最高 8.6。这个测试要求交付物每一项都达标，所有模型的通过率都很低。

落后的项目也不少，大多输给 Claude Opus 5.5：终端编程（Terminal-Bench）57.1 对 59.6，从零写一个完整程序（ProgramBench）59.0 对 70.5，操作电脑（OSWorld）78.4 对 81.8，健康问答 62.3 对 65.6。专业文档任务 GDP.pdf 输给 GPT-6 Astra，33.2 对 34.2。

Meta 博客里也放了第三方机构 Artificial Analysis 的综合智能指数：Claude Opus 5.5 以 58 分排第一，Muse Wonder Full 56 分排第二。开发者现在能通过 API 调用的是 Muse Wonder，它是 52 分，低于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 和 Google 的 Gemini 4 Argon（都是 53 分）。

按 Meta 给的数据，让 AI 长时间替你干活、跨对话记住你的情况，是 Muse Wonder 领先的地方；比综合能力，它还排在 Claude Opus 5.5 后面。

【Active Memory 和 Active Focus 是什么】

这是 Meta 给两项能力起的名字，也是这次发布的卖点。

Active Memory（主动记忆）：跨对话记住和你有关的重要信息，做新任务时自己判断哪些旧信息用得上，主动调出来。Meta 用自建的 MemoryBench 测这项能力：在 6.4 万到 10 万 Token 的长对话里掺进干扰内容，还有和前文矛盾、后来又更新的信息，看模型最后能不能记对关键细节。Muse Wonder 85.6 分，Muse Wonder Full 85.5，Claude Opus 5.5 81.5。

Active Focus（主动专注）：盯着一个难目标持续干下去，一条路走不通就换一条，遇到卡点自己想办法，情况变了跟着调整；需要时会问你，做重要操作前先跟你确认。Meta 用自建的 FocusBench 测这项能力，任务涉及租房、旅行、IT、理财等，模型要在多轮交互里应付各种现实障碍。

Meta 的演示里，Muse Wonder 直接在浏览器和多个 App 之间操作，根据用户的个人偏好和情况排出一份周六跑步计划。

【官方没说的】

价格：博客和模型卡都没写 API 怎么收费，也没写 Muse、Muse Code 的订阅多少钱。

开源：没说会不会开放模型权重。模型卡只提到，开发和部署期间按 Meta 的权重安全计划保护模型权重。Meta 过去的 Llama 系列是开放权重的，这次没有任何相关说法。

安全：Meta 说这一代模型防范化学、生物、放射性、核武器和网络攻击滥用的措施是它迄今最强的，同时保留了用于网络防御的能力。完整的安全评估报告“很快”发布。