Superintelligence Meta Labs 周一发布了两款全新高端型号 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这是该公司首次涉足前沿型号。
Muse Spark 的目标是成为一个可以低延迟运行的轻量级模型，而 Wonder 模型更大，据说能力更强，在编码等复杂任务中得分更高、结果更好。
根据 Meta 测试（样本卡上提供），Wonder 和 Wonder Full 的得分与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相当。
Meta 关于这些模型的博客表示：“它们共同代表了我们的扩展阶梯的下一步，以及个人智能的巨大飞跃。”
这种规模反映在定价中：Wonder 通过元模型 API 访问，每百万输入代币的成本为 4 美元，每百万输出代币的成本为 20 美元，使其价格与 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 大致相同。
值得注意的是，Wonder Full 仅适用于 Muse Code 订阅者，并且不会通过 API 提供。这两种模型也用于为 Muse 代理提供动力。
Meta 专注于开发可以长时间执行任务的个人助理，该公司专注于新模型存储和综合用户提供的信息的能力，Meta 称之为“主动记忆”。
为了实现更好的回忆，Meta 对 MemoryBench 进行了基准测试，这对持续学习和记忆框架提出了挑战。根据该公司的测试，Muse Wonder 现在在 MemoryBench 上的得分高于 Fable、Opus 或 Astra。
研究科学家卡维亚·科帕拉普 (Kavya Kopparapu) 在发布视频中表示：“我们付出了大量努力，确保你的模型能够记住几天、几周、几个月甚至更长时间内对你来说重要的事情。”
这些新模型是自 Scale AI 创始人 Alexander Wang 去年 8 月改进 Meta 的人工智能工作以来发布的首个前沿模型。此后，Meta 发布了轻量级的 Muse Spark 模型和 Muse 代理，但避开了他们所熟知的更现代的 OpenAI 和 Anthropic 模型。
根据发布的消息，这些模型是在俄亥俄州中部 Meta 的 Prometheus 数据中心进行训练的，该数据中心于今年早些时候投入使用。
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