Meta 发布首款前沿模型 Muse Wonder：记忆测试 85.6 分反超 GPT-6 Astra 与 Opus 5.5

从 Muse Spark 到 Muse Wonder，14 个月

当地时间 10 月 12 日，Meta 超智能实验室发布两款新模型：面向快速前沿性能的 Muse Wonder，以及能力更完整的 Muse Wonder Full。Meta 声称这是公司迄今最强大的模型，在编码、理解租约、解读财务或健康信息这类复杂任务上，已经可以媲美业界顶尖产品。按彭博的说法，Meta 管理层把对标对象直接写成 OpenAI 的 ChatGPT 与 Anthropic 的 Claude。

这条路线走得并不顺。去年 4 月 Llama 4 发布失利后，扎克伯格对 AI 团队做了大规模重组，把当时 28 岁的 Alexandr Wang 提为首席 AI 官，并在此后一年里持续投入数十亿美元建数据中心、以数百万美元年薪挖人。今年 4 月，重组后的实验室才交出第一款模型 Muse Spark，主打低延迟与轻量运行。半年之后 Wonder 登场，Meta 在博客里的表述是：14 个月前开始全面改造 AI 工作，到今天已经从重建基础走到推进前沿。

这些是真正的前沿模型，我们确实认为它们能够与目前最优秀的模型竞争。——Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang

两个新能力：主动记忆与持续专注

Wonder 这一代重点强调的是两项能力。所谓主动记忆（Active Memory），是让模型跨对话保留重要背景，并在处理新任务时主动调取相关信息，用户不必每次都重新介绍自己的情况。所谓持续专注（Active Focus），则是面对复杂目标时持续推进，遇到障碍会尝试其他办法，并根据新信息调整方案。

记忆能力的优势在评测里被量化了。在 Meta 内部的 MemoryBench 中，Muse Wonder 得分 85.6，高于 GPT-6 Astra 的 81.4 和 Claude Opus 5.5 的 81.5。这项测试要求模型从长达 6.4 万至 10 万 token 的多轮对话里找回关键信息，同时还要应对无关内容的干扰，以及前后冲突或后来更新的信息。官方展示的案例包括按个人偏好跨应用制定跑步计划、用个人社交主页里的真实照片设计并订购定制礼品，以及按复杂的人员匹配要求安排婚礼座次。

Meta 公布的两款模型在多项能力测试中达到 Fable 5.1、Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 的相近水平，在部分智能体与知识工作基准上甚至略胜一筹。需要说明的是，这些数字来自 Meta 自己公布的测试，尚无独立复现结果。

不再优先开源，改成分档收费

比分数更值得注意的，是商业模式的转向。Muse Wonder 标志着 Meta 不再优先发展开源模型，用户或公司需要付费才能使用。官方给出的价格是：基础版每百万 token 低至 20 美分；功能更强的高级版 Muse Wonder Full 最高每月收费 200 美元。Muse Wonder 初期只提供给订阅用户使用后续会接入其个人助手 Muse，Wonder Full 则已开放给 AI 代码工具 Muse Code 的订阅用户。

战略定位上，Meta 与另外两家明显不同。扎克伯格说，其他人都在关注更多知识型工作和自动化应用，而 Meta 更关注赋能个人，追求的是面向消费者的个人超级智能，而不是让模型在大多数任务上超越人类的通用人工智能。他还暗示公司已经在着手开发更高阶的产品，模型开发从现在起可能会明显提速。