Meta 发布首款前沿模型 Muse Wonder 及 Wonder Full

与主打低延迟的 Muse Spark 不同，Wonder 系列模型体量更大，在编码等复杂任务上表现更佳。Meta 在博客中称，这两款模型是「扩展阶梯上的下一步，也是迈向个人超级智能的一大步」。定价方面，Wonder 通过 Meta Model API 访问，成本与 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 大致相当。值得注意的是，Wonder Full 不通过 API 提供，仅面向 Muse Code 订阅用户。

Meta 特别强调新模型的「主动记忆」能力，即长时间保留并整合用户信息的能力。公司引用 MemoryBench 基准测试称，Muse Wonder 在此项得分高于 Fable、Opus 和 Astra。研究科学家 Kavya Kopparapu 在发布视频中表示：「我们投入了大量精力，确保模型能在数天、数周、数月甚至更长时间里记住对你重要的信息。」

此次发布是自去年八月 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 重组 Meta AI 部门以来，公司首次推出前沿模型。在此之前，Meta 仅发布了轻量级 Muse Spark 和 Muse agent。据博文介绍，两款新模型在俄亥俄州中部的 Prometheus 数据中心完成训练，该中心于今年早些时候投入使用。