™实测 Meta Muse Wonder：前沿智能体模型，记忆与专注双引擎
Meta 超级智能实验室 10 月 12 日发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，主打智能体与编程场景。独立指数 52/56 分，编程单项 DeepSWE 1.1 拿下 78.8 分，但最强版本不上 API。
评分卡
8.4/ 10
HIMIAO视界评分
前沿级但非第一：独立指数 52/56，编程单项有亮点，定价与 Opus 5.5 持平。
优点
Active Memory 与 Active Focus 针对智能体长任务设计
DeepSWE 1.1 78.8 分，超过 Opus 5.5 的 74.2 分
API 价格与 Opus 5.5 持平
缺点
最强版本 Muse Wonder Full 不上 API，只能订阅
Meta 官方基准未公布 MemoryBench 原始分
独立指数仍落后 Opus 5.5（52 对 58）
适合谁
需要长上下文记忆的智能体与编程工作流、接受闭源 API 的团队
01事件经过
2026 年 10 月 12 日，Meta 超级智能实验室发布两个模型：Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，定位个人与专业智能体任务。Meta 主打两个功能：Active Memory（跨会话保留上下文）与 Active Focus（多步骤智能体在应用间切换时不跑偏）。据报道，模型在 Meta 俄亥俄州 Prometheus 数据中心训练。与 Llama 不同，Muse Wonder 是闭源模型，只通过 Meta API、Muse Code 与 Meta 应用提供，Meta 未表示是否会发布权重。
02实测方法与结果
以下为已公开发表的可核验数据，注明出处与测试条件。独立第三方 Artificial Analysis 智能指数 v4.3（最大推理强度，2026 年 10 月 13 日数据）：Muse Wonder 52 分，Muse Wonder Full 56 分；同期 Claude Opus 5.5 为 58 分，GPT-6 Astra 53 分，Claude Sonnet 5.5 56 分。Meta 官方公布：DeepSWE 1.1 上 Muse Wonder 78.8 分（Claude Opus 5.5 为 74.2 分），Muse Wonder Full 79.0 分；SWE-Marathon 53.1 分（Meta 标注为非常规统一测试框架对比）；MemoryBench 高于 Fable、Opus、Astra（官方未公布原始分）。Meta 内部综合指数 Personal Superintelligence Index：Wonder 54.3 分，Wonder Full 59.1 分（Opus 5.5 55.2 分，GPT-6 Astra 54.5 分）。注：Artificial Analysis 为独立测试；Meta 官方分数为厂商发布。
03关键事实
- 价格：Muse Wonder 经 Meta Model API 按 $4/$20 每百万 token（输入/输出）计费，缓存输入 $0.20；据报道 Meta 未官方确认全部数字。
- 版本差异：Muse Wonder 上 API（模型名 muse-wonder-1.0）与 Muse Code；Muse Wonder Full 只面向 Muse Code 订阅用户（Power $50/月，Maximum $200/月），API 不上架。
- 上下文：约 100 万 token。
- 研发：约 14 个月，由 Alexandr Wang 领导的团队完成。
为什么重要
Meta 第一个进入独立前沿指数前列的闭源模型，API 价格与 Opus 5.5 持平，改变了前沿模型只有三家的格局。
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