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Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full:基准成绩、定价与使用步骤

Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full:基准成绩、定价与使用步骤

AI 导读

Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,定位面向长期运行的 agent 任务,支持 1M token 上下文和文本、图像、视频、音频输入。

同一新闻,精选展示《Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full》

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MarkTechPost· Michal Sutter·2026-10-14 06:53· 2 小时前AI 评分75

Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full:基准测试、定价及使用方法

AI 导读

Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,定位面向长期运行的 agent 任务,支持 1M token 上下文和文本、图像、视频、音频输入。

正文

Meta 发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,这是其迄今为止能力最强的模型。Muse Wonder 是 Meta 的前沿模型,专为个人和专业 AI agent 打造。两款模型都面向长期运行的 agent 工作:编码、法律和金融任务,以及计算机操作。Muse Wonder 现已在 Meta Model API 和 Muse Code 上线。Muse Wonder Full 仅限付费 Muse Code 套餐使用。

TL;DR

  • 规模: 1M token 上下文,输入支持文本、图像、视频和音频,输出为文本。
  • 运行平台: 仅限 Meta 云,通过 API 或 Muse Code CLI(macOS、Linux、Windows)。
  • 性能: Muse Wonder Full 在 Meta 基准测试表的 14 行中领先 6 行。在多项上落后于 Claude Opus 5.5。
  • 最佳: Muse Wonder 在 MemoryBench 上得分 85.6,在所列出全部 5 个模型中排名第一。
  • 最差: Muse Wonder 在 ProgramBench 上得分 50.0,而 Claude Opus 5.5 为 70.5。

什么是 Muse Wonder?

Muse Wonder 在 Meta 的扩展阶梯上紧随 Muse Spark。Meta 团队表示,它是在其 Prometheus 数据中心训练的,在预训练和强化学习方面均有提升。Meta 将陌生任务上更好的表现归功于更大的基础模型。

两个命名行为定义了此次发布:

  • Active Memory: 跨对话携带用户上下文,并调取任务所需的细节。
  • Active Focus: 持续处理困难任务,尝试替代方案,并在重要操作前进行确认。

对开发者而言,Muse Wonder 可规划长期任务并委派给子 agent。它还能操作浏览器、桌面和移动应用。

Muse Wonder 在基准测试中表现如何?

以下所有分数均来自 Meta 公布的表格,采用最大推理努力。其中多行使用第三方来源,如 Artificial Analysis、Vals AI 和 Datacurve。

基准测试Muse Wonder FullMuse WonderClaude Fable 5.1GPT-6 AstraClaude Opus 5.5
Personal Superintelligence Index(内部)59.154.349.954.555.2
Harvey LAB-AA13.110.06.48.64.2
Vals Finance Agent V259.156.658.953.558.6
AutomationBench-AA45.439.132.141.641.2
OSWorld V2.1(部分)78.472.680.775.881.8
MemoryBench(内部)85.585.679.081.481.5
Terminal-Bench 4.0-AA57.152.052.059.159.6
DeepSWE 1.179.078.867.474.174.2
SWE-Marathon57.5(xhigh)53.145.642.546.3
ProgramBench59.050.055.552.570.5
AA Intelligence Index v4.35652535358

注:PSI、MemoryBench 和 FocusBench 是 Meta 内部评估。模型卡称竞品运行是尽力而为,可能未经调优。竞品的 SWE-Marathon 结果使用了 Codex 和 Claude Code,因此并非同一测试框架下的对比。

Muse Wonder 对比 Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra

特性Muse WonderMuse Wonder FullClaude Opus 5.5Claude Fable 5.1GPT-6 Astra
开发者MetaMetaAnthropicAnthropicOpenAI
参数量未披露未披露未披露未披露未披露
上下文1M1M1M1M1.05M
输入模态文本、图像、视频、音频文本、图像、视频、音频文本、图像文本、图像文本、图像
开放权重否否否否否
API 价格(每 1M 输入 / 输出)$4 / $20仅订阅$4 / $20$10 / $50$10 / $50
访问方式Model API、Muse CodeMuse Code Power($50)或 Maximum($200)Claude APIClaude APIOpenAI API
DeepSWE 1.178.879.074.267.474.1

如何使用 Muse Wonder:新用户分步指南

第 1 步:打开 dev.meta.ai。点击 Start building 登录。Muse Code 安装命令就在同一页面上。

第 2 步:选择你的模型。Muse Wonder 的价格为每百万 token 输入 $4、缓存 $0.20、输出 $20。Muse Wonder Full 需要 Muse Code 套餐:Power 每月 $50 或 Maximum 每月 $200。

第 3 步:使用你的 Meta 账户登录。确认你的姓名,接受 Model API 条款,然后点击 Get started。

第 4 步:添加账单信息,然后创建 API 密钥。新账户会看到“No payment method”横幅,且 Create API key 保持禁用状态。在 Billing 下添加银行卡,然后打开 API keys 并选择 Create API key。按照快速入门将其导出为 MODEL_API_KEY。

第 5 步:在 Playground 中测试。打开 Chat,选择 muse-wonder-1.0,并设置 temperature、max tokens 和 reasoning effort。

第 6 步:复制可用的代码。点击 Get code 获取 curl 或 Python 代码片段。它调用位于 https://api.meta.ai/v1/responses 的 Responses 端点。

该 API 与 OpenAI 兼容,因此 OpenAI SDK 只需更换新的 base URL 即可使用:

Copy CodeCopiedUse a different Browser

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.meta.ai/v1", api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"])
resp = client.responses.create(model="muse-wonder-1.0", input="List 3 risks in this lease clause: ...")
print(resp.output_text)

第 7 步:或者在终端中使用 Muse Code。在 Mac 上,使用 curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash 安装。在 Windows 上,使用 irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex。在你的项目文件夹中运行 muse,信任该工作区并登录。默认模型是 muse-spark-1.2。使用 /models 切换,或使用 muse --model muse-wonder-1.0 启动。

关键要点

  • Muse Wonder 以每百万 token $4/$20 的价格发布,具有 1M 上下文。
  • Muse Wonder Full 在 DeepSWE(79.0)和 SWE-Marathon(57.5)上领先。
  • Claude Opus 5.5 仍在 ProgramBench、OSWorld 和 Terminal-Bench 上领先。
  • Wonder Full 仅限 Muse Code,每月 $50 起。
  • 尚无参数、开放权重或完整安全报告。

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文章 Meta Launches Muse Wonder and Muse Wonder Full: Benchmarks, Pricing and How to Use It 首次发表于 MarkTechPost。

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