# Meta推出Muse Wonder系列模型，跻身顶尖AI之列

> Meta的新模型Muse Wonder和Muse Wonder Full在前沿AI评测中表现出色，但每个token的费用更高。

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/zh/meta-launches-muse-wonder-models-hitting-top-ai-benchmark-scores

Meta于2026年10月12日发布两款新AI模型：Muse Wonder，以及更大型的Muse Wonder Full。两款模型在Artificial Analysis Intelligence Index中均取得顶尖成绩，Muse Wonder Full得分56，Muse Wonder得分52，跻身其他公司推出的领先前沿模型之列。

## 两款模型有何不同

Muse Wonder Full新增了Meta称为“Active Memory”（主动记忆）和“Active Focus”（主动专注）的两项功能。前者能在对话过程中保留关键信息；后者则让模型能够持续处理难题、尝试不同方法并提出后续问题。两款模型的上下文窗口均支持最多一百万个token，并可处理文本、图像、视频和音频。

目前，完整版仅向Meta的Muse Code平台用户开放；较小的Muse Wonder则将很快通过Muse应用向付费订阅用户提供，并开放Meta API调用。

## 性能与价格

在Terminal-Bench 4.0基准测试中，Muse Wonder Full的成功率从33%升至57%，在10项测试中的6项跻身前三。编程得分也有所提高：Muse Wonder Full在Coding Agents Index中得分68，与Anthropic等公司的顶尖模型持平。不过，其事实知识能力仍逊于竞争对手，在AA-Omniscience测试中仅得30分。

使用成本大幅上升。据Artificial Analysis的数据，在Intelligence Index测试中运行Muse Wonder每项任务的成本为$4.52，约为上一代Muse Spark 1.3（$1.60）的三倍。token定价现为每百万输入token $4、每百万输出token $20；此前分别为$1.25和$4.25。

## 事实

- Meta于2026-10-12发布Muse Wonder和Muse Wonder Full。
- Muse Wonder Full在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3中得分56，跻身顶尖前沿模型之列。
- 在Terminal-Bench 4.0中，Muse Wonder Full的表现从33%提升至57%。
- Muse Wonder Full每项任务的成本为$4.52，接近前代产品$1.60成本的三倍。
- 两款模型均支持一百万token的上下文窗口，并可处理文本、图像、视频和音频。

## 为什么重要

对开发者和企业而言，Muse新模型的编程能力更强，也更能持续处理任务，但每项任务和token的费用都更高。用户需要权衡性能提升与成本上涨，尤其是在运行大量大规模提示时。

## 来源与参考

1. [Meta's new frontier model Muse Wonder Full breaks into the AI top tier](https://the-decoder.com/metas-new-frontier-model-muse-wonder-full-breaks-into-the-ai-top-tier/) – The Decoder, 2026-10-12
2. [Muse Wonder and Muse Wonder Full: a material jump in intelligence over previous Meta models](https://artificialanalysis.ai/articles/muse-wonder) – Artificial Analysis, 2026-10-12

最后更新: 2026-10-12