Meta 超级智能实验室发布 Muse Wonder 系列前沿模型
Meta 的超级智能实验室（Superintelligence Lab）于周一正式发布了其最新一代大型语言模型——Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。这是自 Scale AI 创始人 Alexander Wang 去年 8 月重组 Meta AI 团队以来，该公司推出的首个具备前沿能力的模型版本。
与旨在实现低延迟执行的轻量级模型 Muse Spark 不同，Muse Wonder 系列在规模和能力上均有显著提升。根据 Meta 发布的模型卡数据，Wonder 及其完整版在多项基准测试中的得分可与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相媲美，尤其在编码等复杂任务的表现上更为出色。
定价策略与访问权限
随着模型能力的增强，其使用成本也相应提高。通过 Meta 模型 API 访问 Muse Wonder 的费用定为每百万输入代币 4.00 美元，每百万输出代币 20.00 美元。这一价格水平大致相当于 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 的成本。
值得注意的是，功能更强的 Muse Wonder Full 目前仅面向 Muse Code 订阅用户开放，暂不通过公共 API 提供。此外，这两款新模型也将作为底层动力，支持 Meta 旗下的 Muse 代理（Agents）运行。
强化“主动记忆”能力
Meta 在博客文章中强调，新模型标志着其在扩展阶梯上的下一步进展。为了契合开发能够长时间执行任务的个人助理的目标，公司特别突出了模型的“主动记忆”（Active Memory）功能，即保留并合成用户提供的信息。
研究科学家 Kavya Kopparapu 在发布视频中指出：“我们付出了巨大的努力，确保您的模型能够在几天、几周、几个月甚至更长时间内记住对您来说重要的事情。”
为验证这一能力，Meta 引入了挑战持续学习和记忆构建框架的 MemoryBench 基准测试。内部测试结果显示，Muse Wonder 在 MemoryBench 上的表现优于 Fable、Opus 以及 Astra 等竞品模型。
训练基础设施
据相关报道披露，这些新模型是在今年早些时候投入使用的 Meta 位于俄亥俄州中部的普罗米修斯数据中心（Prometheus Data Center）完成训练的。
