Meta 正式推出 Muse Wonder 系列 AI 模型，包括 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款产品。公司表示，这是其迄今为止最强大的模型组合，旨在缩小与 OpenAI、Anthropic 等行业巨头之间的差距，为开发者和普通用户处理复杂任务提供支持。

新品发布：基于超级智能实验室成果

2026 年 10 月 12 日，Meta 发布了 Muse Wonder 系列。该系列建立在 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）此前推出的 Muse Spark 模型基础之上。据公司介绍，Muse Wonder 是 " 对齐度最高 " 的模型，这对构建个人超级智能至关重要。

Muse Wonder 专为个人和专业领域的代理任务设计，应用场景涵盖处理保险理赔、解读租赁合同、梳理财务状况以及构建可运行应用程序等。开发者可通过 Meta Model API 和 Muse Code 调用 Muse Wonder；而功能更强的 Muse Wonder Full 则仅面向 Muse Code 订阅用户开放，并将率先驱动 Meta 个人 AI 助手 "Muse" 的体验升级。

Meta 指出，这些模型在其 "Meta 超级智能扩展框架 " 下完成训练、评估和发布，详细的安全评估报告预计即将出炉。

竞争格局：巨额投入后的迎头赶上

经过一年多的重建和数百亿美元的投入，Meta 宣称其 AI 能力已追平行业前沿水平。知情人士透露，Meta 今年在 AI 领域的支出可能高达 1450 亿美元。马克 · 扎克伯格在接受采访时强调，这项工作依赖大量的计算资源、投资以及严谨的科学研究。

这一发布紧随 Meta 的一段调整期。2025 年 4 月，Meta 发布的 Llama 4 市场反响平淡，随后一年内未再推出新的大语言模型。2025 年 6 月，Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 的非投票股权，并聘请 Scale AI 首席执行官亚历山大 · 王（Alexandr Wang）出任首席 AI 官，领导超级智能实验室。

业界观点认为，Muse Wonder 系列在复杂软件工程、法律工作、商业自动化和长期代理任务方面，有望超越竞争对手的产品。扎克伯格也在社交平台上称，这是比早期 Muse Spark" 更大、更先进 " 的模型类别。

性能与定价：互有胜负的基准测试

Meta 的研究博客列举了 Harvey 法律代理基准、FocusBench 和 SWE-Marathon 等三项评估指标。虽然未公布具体对比对象名称，但第三方数据显示，Muse Wonder Full 在 SWE-Marathon（软件工程）和 Harvey（法律）测试中得分高于 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5；但在 Terminal Bench 和 HealthBench Pro 等领域，竞争对手仍占优势。在 Artificial Analysis Intelligence Index 中，Claude Opus 5.5 得分略高于 Muse Wonder Full。

Meta 承认，模型在处理陌生的多步骤任务时仍可能出错。这些模型基于比 Muse Spark 1.3 更大、更强的基础模型构建，并在吉瓦级规模的 Prometheus 数据中心完成训练。

在商业模式上，两款模型均为专有闭源模型，不提供权重下载。通过 API 使用 Muse Wonder 的成本为每百万输入代币 4 美元、输出代币 20 美元。Muse Wonder Full 则通过 Muse Code 订阅销售，分为每月 50 美元的 Power Usage 套餐和每月 200 美元的 Maximum Usage 套餐。API 数据不会用于训练，而订阅服务默认开启 " 贡献者模式 "，允许 Meta 使用用户数据改进模型，用户可选择关闭。

功能方面，Muse Wonder 具备 " 主动记忆 " 和 " 主动聚焦 " 能力，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口约为 100 万个代币。Meta 表示，已建立强有力的安全机制，以防止在化学、生物、核能及网络等领域的滥用。

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