Meta发布其首款前沿模型Muse Wonder

# Meta 发布其首款前沿模型 Muse Wonder | TechCrunch 来源：https://techcrunch.com/2026/10/12/meta-releases-its-first-frontier-model-muse-wonder/ Meta 的超级智能实验室周一发布了一对最新的顶尖模型 (https://research.meta.ai/blog/muse-wonder)——Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这是该公司首次尝试推出前沿模型。 此前的 Muse Spark 旨在成为一款低延迟运行的轻量级模型，而 Wonder 系列模型规模更大、据称能力更强，基准测试分数更高，在编码等复杂任务上的表现也更出色。 根据 Meta 的测试结果（已在模型卡中公布，https://research.meta.ai/static/muse-wonder-model-card），Wonder 和 Wonder Full 取得了与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相当的基准测试分数。 "它们共同标志着我们扩展阶梯上的下一步，也是迈向个人超级智能的重大飞跃，"Meta 关于该模型的博客文章写道。 这种规模也体现在定价上：通过 Meta Model API 访问时，Wonder 的输入价格为每百万 token 4 美元，输出价格为每百万 token 20 美元，大致相当于 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 的成本。 值得注意的是，Wonder Full 将仅向 Muse Code 订阅用户开放，不会通过 API 提供。两个模型还将用于驱动 Muse 智能体。 与 Meta 致力于开发能够长时间执行任务的个人助理的方向一致，公司特别强调了新模型在保留和综合用户提供的信息方面的能力，Meta 将这一特性称为"主动记忆"。 为实现更好的记忆召回效果，Meta 强调了 MemoryBench 基准测试 (https://arxiv.org/abs/2510.17281)，该测试针对持续学习和记忆构建框架提出挑战。根据 Meta 的测试，Muse Wonder 在 MemoryBench 上的得分已超过 Fable、Opus 和 Astra。 "我们投入了大量精力，确保你的模型能够记住对你重要的事情，无论是几天、几周、几个月还是更长时间，"研究科学家 Kavya Kopparapu 在发布视频中说道。 这些新模型是 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 于去年八月重组 Meta AI 业务 (https://www.nytimes.com/2025/08/19/technology/mark-zuckerberg-meta-ai.html) 以来的首个前沿模型发布。此后，Meta 发布了轻量级的 Muse Spark 模型和 Muse 智能体 (https://techcrunch.com/2026/09/23/everything-new-coming-to-metas-ai-agent-muse/)，但一直未推出 OpenAI 和 Anthropic 那样的顶尖模型发布。 据博文介绍，这些模型在 Meta 位于俄亥俄州中部的 Prometheus 数据中心 (https://www.nbc4i.com/news/local-news/new-albany/meet-prometheus-worlds-highest-capacity-data-center-slated-to-open-in-ohio-in-2026/) 训练完成，该数据中心于今年年初上线。 *通过我们文章中的链接购买商品，我们可能赚取少量佣金 (https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。这不会影响我们的编辑独立性。* Russell Brandom 自 2012 年起报道科技行业，专注于平台政策和新兴技术。他曾任职于 The Verge 和 Rest of World，并为 Wired、The Awl 和 MIT Technology Review 撰稿。可通过 [\[电子邮件保护\]](https://techcrunch.com/cdn-cgi/l/email-protection) 或 Signal 联系他，号码：412-401-5489。 [查看作者主页 (https://techcrunch.com/author/russell-brandom/)]