Meta 发布首批前沿模型 Muse Wonder：API 定价 $4/$20，主打长期记忆
Meta 10 月 12 日发布首批前沿模型 Muse Wonder：API 每百万 token $4/$20，Full 限订阅，独立评测 52/56 分。
Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）10 月 12 日发布重组后的第一批前沿模型：Muse Wonder 与 Muse Wonder Full。官方博客称两者「在个人与专业智能体任务上达到最先进水平」。其中 Muse Wonder 已上线 Meta Model API，官方开发者页标注每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元，上下文窗口 100 万 token；Muse Wonder Full 不进 API，只随 Muse Code 订阅发放。独立评测机构 Artificial Analysis 当天给出第三方分数：Wonder 52 分、Full 56 分（AA Intelligence Index v4.3），上一代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
要点
- 两款模型走两条渠道：muse-wonder-1.0 上 Meta Model API 与 OpenRouter，按量计价，也包含在 Muse Code 里；muse-wonder-full-1.0 只对订阅者开放，Muse Code 的 Power Usage 档（50 美元/月）即可使用（官方开发者页，10 月 13 日查看）。
- Artificial Analysis 把这次发布称为对 Meta 前代的「material jump」（实质跃升）：AA 指数上 Wonder 52、Full 56、Spark 1.3 为 48；Full 在 Coding Agents 子榜拿 68 分，与 Claude Code 加 Sonnet 5.5 并列，高于 Claude Opus 5.5 的 66 分。
- 主打能力是 Active Memory，官方定义为「跨对话携带关于你的重要上下文，并主动取回与当前任务相关的细节」；两款模型在吉瓦级 Prometheus 数据中心训练，TechCrunch 指出它位于俄亥俄州中部，今年早些时候投运。
背景
这条产品线来自 Meta AI 业务近一年的重组。扎克伯格去年重建 Meta Superintelligence Labs，从 Scale AI 挖来 Alexandr Wang 执掌，投入以十亿美元计；Wired 把这称作一场昂贵且「时而不顺」的赌注，期间有研究人员流向 OpenAI。重组后的实验室今年 4 月发布第一款模型 Muse Spark，约六周前更新到 Spark 1.3（Artificial Analysis 口径）。面向开发者的商业配套 9 月底才成型：Meta 企业级 AI 平台把 Muse API 与 Muse Code 打包给企业与开发者，当时未公布定价，这次发布补上了价格。消费端，Muse 助理应用上线三周下载量超 340 万、登顶美国 App Store（见我们此前的报道）。时间线上还有一个细节：扎克伯格上月在 X 发帖称，这批模型因安全工作推迟发布（Wired 转述）。
事实部分
可用性与定价如下（Meta 开发者页 dev.meta.ai，2026-10-13 查看）：
| 模型 | 渠道 | 定价（每百万 token） | 上下文 |
|---|---|---|---|
| muse-wonder-1.0 | Meta Model API、OpenRouter、Muse Code | 输入 $4、缓存输入 $0.20、输出 $20 | 1M |
| muse-wonder-full-1.0 | 仅 Muse Code 订阅（Power Usage $50/月、Maximum Usage $200/月） | 不按 token 计价 | 1M |
能力叙事围绕两点。Active Memory 指跨对话记住用户重要上下文、按任务主动取回；Active Focus 指在长目标上持续工作，包括更换思路、处理阻塞、吸收新信息、在重要动作前先向用户确认（官方博客定义）。官方博客列出的评测有 Harvey 法律智能体基准（LAB）、FocusBench 和测长程软件工程的 SWE-Marathon，具体分数以图表与模型卡形式给出，页面正文没有数字。TechCrunch 转述 Meta 自测称，Wonder 在测持续学习与记忆构建的 MemoryBench 上高于 Fable 5.1、Opus 5.5 与 GPT-6 Astra；这一项是厂商自报口径，官方博客页面未列 MemoryBench。安全方面，Meta 同步发布 Superintelligence Scaling Framework，防护 CBRN 与网络滥用，同时保留防御性用途的前沿网络能力；Wired 补充，模型训练了拒绝生物武器配方、黑客协助类请求。
Artificial Analysis 的第三方数字（v4.3，10 月 13 日查看）：
| 指标 | Wonder（max 档） | Wonder Full（max 档） | 参考 |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 52 | 56 | Spark 1.3 为 48；Wired 称 Full 高于 Claude Fable 5.1、略低于 Opus 5.5 |
| Coding Agents Index | 63 | 68 | Opus 5.5 为 66；Full 与 Claude Code 加 Sonnet 5.5 并列 |
| AA-Omniscience（知识面） | 25 | 30 | Opus 5.5 为 46、GPT-6 Astra 43、Gemini 4 Argon 42 |
| 单任务成本 | $4.52 | 未按 token 计价 | Opus 5.5 $5.98、GPT-6 Astra $3.26 |
各方说法
Artificial Analysis 的判语是「较 Meta 前代模型在智能上有实质跃升」，并算出 Full 在十项智能指数评测里全部好于 Spark 1.3；同一篇评测点出短板：知识面子榜明显落后，Full 30 分对 Opus 5.5 的 46 分。TechCrunch 引用 Meta 研究科学家 Kavya Kopparapu 的话：「我们投入了大量精力，确保你的模型能记住对你重要的东西」；按 AA 的单任务成本口径，Wonder 为 4.52 美元、Opus 5.5 为 5.98 美元。The Verge 提醒，Meta「可比肩 OpenAI 与 Anthropic 旗舰」的说法出自内部测试结果；对 Google Gemini 4 Argon 的相对表现，该文认为仍不清楚。Wired 给出安全线的上下文：扎克伯格上月称推迟发布是为了做安全工作，本月随模型一起给出 scaling 框架，同时提醒「基准不总是真实表现的可靠度量」。
编辑判断
模型层竞争回到 Meta、OpenAI、Anthropic、Google 四家同场，这是本次发布最大的事实。对开发者，两个信号更实际。价格上，$4/$20 与 Claude Opus 5.5 同档：Meta 用同价卡位，API 菜单多了一个选项，按 AA 单任务成本口径 Wonder 还低约 24%。分发上，Meta 把能力最强的 Full 留在自家订阅里，只对 Wonder 开放按量调用，想用满这一代模型就得进 Muse Code 体系，与 9 月底企业平台的打法是同一盘棋。诚实的短板也要摆出来：知识面子榜 30 对 46 的差距意味着检索与知识型任务未必占优；官方博客页面不放具体分数，目前独立数字只有 Artificial Analysis 一家；Full 不进 API，跨供应商比价时它不在名单上。
怎么试
API 路线：到 dev.meta.ai 拿 key，官方开发者页给了 OpenAI SDK 兼容的接入示例，模型 ID 写 muse-wonder-1.0，OpenRouter 也可调用；文档附多智能体编排、computer use 等示例。订阅路线：Muse Code 的 Power Usage 档（50 美元/月）起可解锁 muse-wonder-full-1.0。Meta 称 Wonder「很快」会进入 Muse 助理应用、先向订阅用户开放，未给出具体日期。