Meta 推出 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 前沿模型，強勢挺進人工智慧頂尖梯隊

Meta 正式釋出其最新前沿人工智慧模型的兩種版本：Muse Wonder 與 Muse Wonder Full。在經歷開源 Llama 系統表現相對疲軟的時期後，這次發表象徵著這家科技巨頭的重大技術飛躍，直接將其模型推升至各大效能基準測試的頂尖梯隊。

在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 評測中，Muse Wonder Full 取得 56 分，Muse Wonder 則拿下 52 分。兩者均大幅超越前代 Muse Spark 1.3 的 48 分。整體而言，Muse Wonder Full 在受評的 10 項基準測試中有 6 項名列前三，並在 Vals AI Index 首度亮相便奪得第五名——擊敗所有 OpenAI 模型，僅次於 Anthropic 的旗艦系統。

Agent 編程與問題解決能力大躍進

Wonder 世代最顯著的突破體現在 Agent 評測中，該指標衡量模型在無需人類持續提示的情況下執行多步驟工作流程的能力。在 Terminal-Bench 4.0 上，其任務表現從 33% 提升至 57%，同時所需的輸出 Token 減少了 30%。

軟體開發領域同樣迎來劇烈提升。在 Coding Agents Index 上，Muse Wonder Full 獲得 68 分，追平搭載 Sonnet 5.5 的 Claude Code。Muse Wonder 則達到 63 分，高於 Muse Spark 1.3 的 54 分。在數學方面，Muse Wonder Full 在專有證明基準測試 ProofBench 的 100 道題目中解出 94 題，遠高於前代版本的 58 題。

Meta 將這些進步歸功於兩大核心架構行為：

• 主動記憶（Active Memory）： 讓模型能夠在多輪對話中保留並回溯關鍵資訊。

• 主動聚焦（Active Focus）： 使模型在面對具挑戰性的指令時能持續進行推理，並在遇到語意模糊的情境時探索替代策略或提出澄清問題。

兩款模型均具備 100 萬 Token 的上下文視窗，並支援涵蓋文字、圖像、影片及音訊的多模態輸入。Meta 在其專用的 Prometheus 資料中心以吉瓦（gigawatt）規模訓練了該系列模型。

知識局限性與幻覺率

儘管 Muse Wonder 在寫程式與自主執行方面展現出頂級實力，但事實檢索能力仍是明顯的弱點。在 AA-Omniscience 測試中，Muse Wonder Full 僅獲 30 分，Muse Wonder 則為 25 分。這使得 Meta 遠遠落後於其他競爭對手的前沿模型，包括 Claude Opus 5.5（46 分）、GPT-6 Astra（43 分）和 Gemini 4 Argon（42 分），顯示 Wonder 系列可能仰賴相對精簡的基礎架構。

其在金融與法律任務上的表現也停滯不前，相較於前代甚至出現最多 2 分的些微下滑。

不過，Meta 透過提升可靠性彌補了檢索能力的不足。Muse Wonder Full 將幻覺率從 33% 降低至 23%。在 Intelligence Index 上所有得分達 45 分以上的模型中，僅有 Gemini 4 Argon（15%）的幻覺率更低。Meta 同時指出，在特定訓練最佳化範圍之外的不熟悉任務中，該模型依然維持高度的抗壓適應力。

API 成本攀升與部署規劃

效能提升的同時也伴隨著成本的大幅增加。Artificial Analysis 指出，在 Intelligence Index 上執行 Muse Wonder 每個任務需花費 4.52 美元，相較之下 Muse Spark 1.3 僅需 1.60 美元。

每 Token 計費標準已調整為每百萬輸入 Token 4 美元、每百萬輸出 Token 20 美元（先前模型為輸入 1.25 美元、輸出 4.25 美元）。由於每個任務的輸入消耗量增加 28%，輸入 Token 佔總成本的 76%，儘管整體輸出生成量精簡了約 10%。這一計價水準使 Muse Wonder 的費用高於 GPT-6 Astra（3.26 美元）與 Gemini 4 Argon（1.99 美元），但低於 Claude Opus 5.5（5.98 美元）和 Claude Fable 5.1（7.63 美元）。Muse Wonder Full 的 Token 定價則尚未公布。

Muse Wonder 目前已透過 Meta 的 API 與 Muse Code 提供服務，並計劃在推出專門變體版本之前，先向 Muse 消費者端 App 的付費訂閱用戶開放。至於 Muse Wonder Full，目前仍僅限 Muse Code 使用者存取。