当地时间周一，Meta超级智能实验室发布两款新模型：Muse Wonder和Muse Wonder Full。这被视为Meta第一次真正尝试推出frontier model，也就是能够和OpenAI、Anthropic等公司正面比较的前沿大模型。
在此之前，Meta推出的Muse Spark主打轻量、低延迟，更适合快速响应和个人助手场景。而这次的Wonder系列明显更大，也更强调复杂任务能力，尤其是在代码等任务上表现更强。
按照Meta在模型卡中披露的测试结果，Muse Wonder和Muse Wonder Full的基准成绩已经可以和Fable 5.1、GPT-6 Astra相当。Meta在官方博客中称，这两款模型代表了公司扩展路线上的下一步，也是迈向“个人超级智能”的重要一步。
更强的能力也意味着更高的价格。
通过Meta Model API调用Muse Wonder时，每百万输入token收费4美元，每百万输出token收费20美元。这个价格大致相当于GPT-6 Sol或Opus 5.5。
不过，更强的Muse Wonder Full不会通过API提供，而是只面向Muse Code订阅用户开放。两款模型也都会用于驱动Meta的Muse Agent。
这次发布中，Meta尤其强调一个能力：记忆。
为了服务长期陪伴式个人助手，Meta希望模型不只是临时回答问题，而是能在更长时间里保留、整理并综合用户提供的信息。Meta把这种能力称为active memory。
公司特别提到MemoryBench这一基准测试。这个测试关注持续学习和记忆构建能力。按照Meta自己的测试，Muse Wonder在MemoryBench上的得分已经超过Fable、Opus和Astra。
这也解释了Meta为什么把Wonder放在Muse Agent体系里讲。Meta现在押注的不是单次问答，而是能长期记住用户偏好、项目背景和个人任务的AI助手。
去年8月，Scale AI创始人Alexandr Wang重组了Meta的AI工作。此后，Meta陆续推出轻量模型Muse Spark和Muse Agent，但一直没有像OpenAI、Anthropic那样发布真正意义上的顶级模型。这次算是补上了这块短板。#meta #muse
