TLDR Meta melancarkan Muse Wonder dan Muse Wonder Full pada 12 Oktober 2026 — model paling berkemampuan setakat ini, dibina khusus untuk tugasan agen peribadi dan profesional. Muse Wonder Full memperoleh skor 56 pada Artificial Analysis Intelligence Index (di belakang Claude Opus 5.5 pada 58), manakala Muse Wonder memperoleh 52. Kedua-duanya menampilkan Active Memory dan Active Focus, tetingkap konteks 1M token, keupayaan pengekodan dan kepakaran domain yang kukuh (undang-undang, kewangan, kesihatan), serta input multimodal.
Muse Wonder tersedia melalui Meta Model API pada $4/$20 per sejuta token (input/output); Muse Wonder Full terhad kepada peringkat langganan Muse Code yang lebih tinggi. Pembangun juga boleh mengakses model ini (dan 500+ model lain) melalui platform bersatu seperti CometAPI untuk integrasi yang lebih mudah dan potensi kelebihan kos.
Ringkasan Utama
- Muse Wonder dan Muse Wonder Full ialah model barisan hadapan Meta untuk agen jangka panjang, pengekodan, penggunaan komputer, dan kerja pengetahuan dunia sebenar.
- Inovasi utama: Active Memory (konteks berkekalan dan relevan merentasi perbualan) dan Active Focus (pengejaran matlamat yang berterusan, pemulihan ralat, dan usaha mendapatkan penjelasan).
- Indeks Artificial Analysis Intelligence (usaha maksimum): Muse Wonder Full 56, Muse Wonder 52 (naik daripada 48 untuk Muse Spark 1.3).
- Prestasi kukuh pada pengekodan horizon panjang (DeepSWE, SWE-Marathon), tugasan agen undang-undang/kewangan, dan penanda aras memori; kompetitif atau menerajui dalam beberapa penilaian oleh Meta dan pihak ketiga.
- Harga: Muse Wonder pada $4 input / $0.20 cached / $20 output per 1M token di Meta Model API; Muse Wonder Full hanya melalui langganan Muse Code (pelan Power $50/bulan dan Maximum $200/bulan). Harga API standard Muse Wonder di CometAPI: $3.2/M input, $0.16/M input cached, $20/M output.
Apakah Muse Wonder?
Muse Wonder ialah keluarga model bahasa besar barisan hadapan baharu daripada Meta, diumumkan pada 12 Oktober 2026 oleh Meta Superintelligence Labs. Keluaran ini dibina berasaskan Muse Spark dan mengalih fokus daripada balasan chatbot terasing kepada pembantu jangka panjang yang boleh menggunakan alatan, mengekalkan konteks berguna, dan mengulangi kerja sukar. Ia terdiri daripada dua varian:
- Muse Wonder — model standard barisan hadapan yang dioptimumkan untuk pengekodan dunia sebenar, agen jangka panjang, dan penggunaan komputer lanjutan. Tersedia melalui Meta Model API dan Muse Code.
- Muse Wonder Full — versi berkeupayaan lebih tinggi yang memberikan prestasi penaakulan maksimum untuk aliran kerja profesional dan agen yang paling sukar dan jangka panjang. Kini hanya tersedia untuk pelanggan Muse Code pada pelan tier lebih tinggi.
Model-model ini dibina terus daripada asas yang diletakkan oleh Muse Spark (diperkenalkan awal 2026) dan mewakili lonjakan paling signifikan Meta ke arah “kecerdasan super peribadi.” Ia direka dengan jelas untuk kes penggunaan agentic — sistem yang bukan sekadar menjawab soalan tetapi merancang, melaksanakan, pulih daripada ralat, dan menyiapkan tugasan dunia sebenar berbilang langkah dalam tempoh panjang. Contohnya termasuk menavigasi tuntutan insurans, mentafsir pajakan, menganalisis maklumat kewangan atau kesihatan, membina aplikasi lengkap, dan mengendalikan projek peribadi kompleks.
Model dilatih di pusat data Prometheus skala gigawatt Meta menggunakan teknik pra-latihan dan pembelajaran pengukuhan lanjutan yang diperhalus sejak siri Muse Spark. Ia menyokong tetingkap konteks 1 juta token dan menerima input multimodal (teks, imej, video, audio, dan PDF dalam banyak konfigurasi), dengan output teks.
Spesifikasi teknikal API Muse Wonder
| Spesifikasi (kad model rasmi) | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| Pembangun | Meta Superintelligence Labs | Meta Superintelligence Labs |
| Keluaran | 12 Oktober 2026 | 12 Oktober 2026 |
| Pengenal | muse-wonder-1.0 | muse-wonder-full-1.0 |
| Tetingkap konteks | 1,000,000 token | 1,000,000 token |
| Input | Teks, imej, audio, video | Teks, imej, audio, video |
| Output | Teks | Teks |
| Penaakulan | Boleh dikonfigurasi | Lanjutan |
| Active Memory / Focus | Disokong | Disokong |
| API awam | Meta Model API | Tidak tersedia |
| Akses | Meta API dan Muse Code | Pelan Muse Code yang layak |
| Berat model / bilangan parameter | Tidak didedahkan | Tidak didedahkan |
| Indeks Kecerdasan | 52 | 56 |
Ciri Teras: Active Memory dan Active Focus
Active Memory
Model boleh membawa konteks pengguna penting merentasi perbualan dan mendapatkan semula butiran yang relevan secara aktif untuk tugasan semasa. Ini melangkaui tetingkap konteks panjang semata-mata; ia memprioritikan dan memaparkan maklumat yang penting untuk matlamat berterusan, tabiat, keutamaan, dan interaksi sebelumnya. Meta menonjolkan keputusan kukuh pada MemoryBench, di mana kedua-dua varian mencatat markah sangat tinggi.
Active Focus
Apabila tugasan menjadi sukar, model kekal tekun: ia mencuba pendekatan alternatif, memulihkan daripada ralat, menyesuaikan diri dengan maklumat baharu, meminta penjelasan apabila perlu, dan menyemak sebelum mengambil tindakan penting. Ini dinilai melalui FocusBench dalaman dan suite pengekodan horizon panjang seperti SWE-Marathon. Hasilnya ialah agen yang kekal pada landasan selama berjam-jam berbanding hanyut atau berputus asa.
Kekuatan tambahan termasuk:
Pemahaman multimodal: Keluarga model menyokong input teks, imej, audio dan video serta menghasilkan output teks. Walau bagaimanapun, aplikasi yang bergantung kepada audio mesti mengesahkan sokongan pada permukaan keluaran tertentu. Spesifikasi modality peringkat model tidak menjamin setiap API atau aplikasi mendedahkan laluan input yang sama.
Penaakulan domain pakar: Penilaian pelancaran Meta merangkumi tugasan berkaitan undang-undang, kewangan dan kesihatan, seperti semakan dokumen dan sintesis maklumat. Skor ini menerangkan tugasan yang dinilai; ia tidak menubuhkan pensijilan profesional atau menggantikan pengesahan pakar dalam tetapan berisiko tinggi.
Pengekodan barisan hadapan dan penggunaan komputer: Wonder menyokong penjanaan aplikasi, nyahpepijat, pengubahsuaian kod dan aliran kerja berasaskan alat. Kejayaan dalam amalan masih bergantung pada kerangka agen sekitar, kebenaran dan proses penilaian.
Bagaimanakah prestasi Muse Wonder pada penanda aras AI?
Jadual di bawah mengulang skor yang dilaporkan semasa pelancaran. Ia menggabungkan penilaian bebas, ujian dalaman Meta dan keputusan pesaing yang dilaporkan penyedia. Skor yang lebih tinggi adalah lebih baik dalam setiap baris; baris mempunyai metrik berbeza dan tidak harus dirata-ratakan menjadi skor keseluruhan baharu.
| Penanda aras (metrik dan metodologi) | Wonder Full | Wonder | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index v4.3 | 56 | 52 | 53 | 58 |
| Personal Superintelligence Index | 59.1 | 54.3 | 54.5 | 55.2 |
| Harvey LAB-AA | 13.1 | 10.0 | 8.6 | 4.2 |
| Vals Finance Agent V2 | 59.1 | 56.6 | 53.5 | 58.6 |
| HealthBench Pro | 62.3 | 60.5 | 65.3 | 65.6 |
| AutomationBench-AA | 45.4 | 39.1 | 41.6 | 41.2 |
| GDP.pdf | 33.2 | 30.8 | 34.2 | 30.6 |
| JobBench | 75.3 | 70.5 | 66.1 | 75.4 |
| MemoryBench | 85.5 | 85.6 | 81.4 | 81.5 |
| DeepSWE 1.1 | 79.0 | 78.8 | 74.1 | 74.2 |
| SWE-Marathon | 57.5 | 53.1 | 42.5 | 46.3 |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 57.1 | 52.0 | 59.1 | 59.6 |
| ProgramBench | 59.0 | 50.0 | 52.5 | 70.5 |
Keadaan penilaian dan tafsiran skor
Meta melaporkan usaha penaakulan maksimum untuk perbandingan umum, dengan pengecualian khusus penanda aras. Larian pesaing dalaman adalah usaha terbaik; keputusan luaran mengekalkan kerangka asal mereka. Ini ialah perbandingan pelancaran dan bukannya ujian seragam semua model di bawah satu konfigurasi produksi.
AA Intelligence Index ialah indeks komposit daripada Artificial Analysis. PSI dan MemoryBench ialah penilaian dalaman. Harvey LAB-AA dan AutomationBench-AA menggunakan keputusan Artificial Analysis; Vals Finance Agent V2 menggunakan Vals AI; GDP.pdf menggunakan Surge. HealthBench Pro menggabungkan larian Meta dan keputusan yang dilaporkan Anthropic. JobBench melaporkan ganjaran tugasan purata.
DeepSWE 1.1 melaporkan pass@1 merentasi 113 tugasan dan 91 repositori. SWE-Marathon menggunakan keputusan Abundant AI daripada produk agen berbeza; 57.5 untuk Wonder Full dilaporkan pada usaha xhigh. ProgramBench menggunakan mini-swe-agent dan mengukur gulungan yang lulus sekurang-kurangnya 95% ujian tersembunyi. Terminal-Bench menggunakan keputusan Artificial Analysis daripada tugasan terminal boleh laksana. MemoryBench menguji perbualan 64K–100K token.
Kekuatan penanda aras Muse Wonder Full
Muse Wonder Full menonjol khususnya pada kejuruteraan perisian jangka panjang dan kerja agen intensif memori, manakala Claude Opus 5.5 kekal mempunyai kelebihan dalam beberapa tugasan terminal/penggunaan komputer tulen dan pengaturcaraan dari awal. Keluasan pengetahuan kekal sebagai bidang relatif untuk terus diperbaiki, walaupun kadar halusinasi adalah rendah.
Pengesahan bebas terutamanya daripada Artificial Analysis
Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3, usaha penaakulan maksimum)
- Muse Wonder Full: 56
- Muse Wonder: 52
- Claude Opus 5.5: 58
- GPT-6 Astra / Claude Fable 5.1 / Gemini 4 Argon: ~53
- Model Meta sebelumnya (Muse Spark 1.3 max): 48
Muse Wonder Full berada dalam tiga teratas pada enam daripada sepuluh penilaian komponen dan menerajui atau hampir menerajui kerja pengetahuan agentic dan penaakulan saintifik (contohnya, CritPt, GDP.pdf, GDPval-AA). Kedua-dua model menunjukkan lonjakan besar dalam Terminal-Bench dan suite pengekodan agentic lain berbanding Muse Spark 1.3.
Berapakah Kos API Muse Wonder?
Meta menawarkan Muse Wonder melalui Model API dengan bil berasaskan token. Pembangun juga boleh meneroka API Muse Wonder di CometAPI, di mana platform ini mempromosikan akses model pada harga diskaun.
Jadual berikut membandingkan kadar token rasmi Meta dengan senario harga diskaun 20% untuk CometAPI.
| Kategori harga (kadar token rasmi) | Muse Wonder | CometAPI (sasaran diskaun 20%) |
|---|---|---|
| Input | $4.00 per 1M token | $3.20 / 1M token |
| Input cache | $0.20 per 1M token | $0.16 / 1M token* |
| Output | $20.00 per 1M token | $16.00 / 1M token |
| Konteks | 1M token | Tertakluk pada persekitaran |
| Wonder Full API | Tidak ditawarkan | Tidak ditawarkan |
Input cache adalah 95% lebih murah daripada input tidak cache pada kadar yang diterbitkan, berpotensi berguna untuk prompt agen berulang dengan konteks bersama yang besar.
Contoh kos permintaan
Untuk 100,000 token input tidak cache dan 20,000 token output: input = (100,000 / 1,000,000) × $4 = $0.40; output = (20,000 / 1,000,000) × $20 = $0.40; jumlah anggaran kos model = $0.80.
Aliran kerja agen berbilang panggilan sebenar mungkin menelan kos lebih tinggi kerana perancangan, panggilan alat, percubaan semula dan pusingan penilaian.
Harga langganan Muse Wonder Full
Wonder Full diedarkan melalui langganan Muse Code yang layak dan bukannya harga token API yang diterbitkan secara berasingan. Pelan Power dan Maximum masing-masing berharga $50 dan $200 sebulan. Ia menyediakan peruntukan Everyday Usage 20x dan 80x; ini ialah langganan terhad, bukan penggunaan tanpa had atau pelan API per token.
Perbandingan: Muse Wonder vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5
Perbandingan berikut menggabungkan pemerhatian penanda aras pelancaran dengan spesifikasi penyedia. Untuk integrasi alternatif, pembangun boleh menilai GPT-6 Astra API di CometAPI dan Claude Opus 5.5 API di CometAPI. Jadual ini menggunakan spesifikasi dan kadar rasmi penyedia; kepimpinan penanda aras sahaja tidak menentukan pilihan pelaksanaan terbaik.
| Dimensi | Wonder Full | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Kecerdasan keseluruhan | Kukuh | Kukuh | Indeks tertinggi yang disenaraikan |
| Tugasan agen undang-undang | Skor Harvey disenaraikan terbaik | Kompetitif | Skor disenaraikan lebih rendah |
| Pengekodan horizon panjang | DeepSWE / Marathon disenaraikan terbaik | Kukuh | Kukuh |
| Pelaksanaan terminal | Kompetitif | Kukuh | Skor disenaraikan terbaik |
| Rekonstruksi program | Kompetitif | Kompetitif | Skor disenaraikan terbaik |
| API kendiri awam | Tiada | Ya | Ya |
| Tetingkap konteks | 1M token | 1.05M token | 1M token |
| Harga input/output piawai per 1M token | Akses langganan; tiada tarif token awam | $10 / $50 untuk prompt sehingga 272K token | $4 / $20 |
| Penaakulan | Varian Muse berkeupayaan lebih tinggi | Usaha penaakulan boleh dikonfigurasi | Pemikiran adaptif |
| Integrasi multimodal | Kad model menyenaraikan input teks/imej/audio/video; sokongan permukaan berbeza | Input teks dan imej; output teks | Input teks dan imej; output teks |
| Perbandingan seni bina | Butiran tidak mencukupi untuk perbandingan seni bina sebanding | Tidak dibandingkan dalam spesifikasi API yang dipetik | Tidak dibandingkan dalam spesifikasi API yang dipetik |
| Titik permulaan praktikal | Pengguna Muse Code yang menguji aliran kerja pengekodan berterusan | Agen API tersuai dan penyelidikan profesional | Agen pengekodan dan kerja pengetahuan API tersuai |
Siri Muse Wonder meletakkan Meta secara kompetitif di barisan hadapan untuk beban kerja agentic berbanding sembang tulen atau penaakulan horizon pendek. Harga untuk Muse Wonder sepadan dengan kadar senarai Claude Opus 5.5 sambil memberikan prestasi khusus yang kukuh dalam memori, pengekodan horizon panjang, dan tugasan agen profesional. GPT-6 Astra dan Claude Fable 5.1 sering membawa harga senarai lebih tinggi pada sesetengah platform. Model akses berbeza: Meta mengehadkan varian teratas mutlak (Full) kepada produk langganan pengekodannya, manakala pesaing lazimnya menawarkan model tertinggi melalui API.
Di mana anda boleh menggunakan Muse Wonder?
Terus daripada Meta
- Daftar untuk Meta Model API di dev.meta.ai bagi Muse Wonder.
- Melanggan Muse Code untuk kedua-dua varian (Full pada tier lebih tinggi).
- Endpoint serasi OpenAI dan Anthropic disokong untuk Meta API dan CometAPI.
Muse Wonder: Meta Model API
Muse Wonder tersedia melalui Meta Model API untuk pasukan yang membina aplikasi, pembantu penyelidikan dan agen berasaskan alat. Ini ialah laluan akses boleh atur cara yang diterangkan dalam artikel ini, dengan bil berasaskan token. Pembaca boleh merujuk halaman model penyedia untuk butiran akses dan bukannya mengikuti tutorial kod di sini.
Dua laluan akses ini memenuhi keperluan berbeza: Meta Model API ialah titik permulaan untuk aplikasi Wonder tersuai; langganan Muse Code yang layak menyediakan akses kepada Wonder Full dalam agen pengekodan. Bahagian berikut menerangkan laluan langganan dan perkara yang perlu diperiksa apabila mempertimbangkan akses pihak ketiga.
Guna Muse Wonder Full melalui Muse Code
Pengguna Muse Code Power atau Maximum yang layak boleh mengakses Wonder Full melalui Muse Code, agen pengekodan berasaskan terminal. Laluan langganan ini berbeza daripada memanggil API Wonder Full awam yang dibil berasingan.
Akses Muse Wonder dan alternatif CometAPI
CometAPI menyediakan satu endpoint serasi OpenAI (https://api.cometapi.com/v1) dan satu kunci API untuk 500+ model, termasuk siri Muse Meta (Muse Wonder dan Muse Wonder Full disenaraikan, dengan beberapa varian dinyatakan sebagai tersedia atau akan datang dan sering pada kadar diskaun berbanding harga senarai).
Untuk integrasi alternatif, pembangun boleh mengakses GPT-6 Astra API di CometAPI dan Claude Opus 5.5 API di CometAPI. Bandingkan tugasan, konteks dan tetapan alat yang sama sebelum menukar penyedia.
Untuk bermula di CometAPI: cipta akaun percuma (termasuk kredit ujian), dapatkan kunci anda, tetapkan klien anda pada URL asas CometAPI, dan nyatakan ID model Muse Wonder. Pendekatan ini mengurangkan overhead operasi semasa bereksperimen atau memproduksi keupayaan agen barisan hadapan.
Kesimpulan
Muse Wonder dan Muse Wonder Full mewakili pernyataan paling jelas Meta bahawa ia telah kembali ke barisan hadapan pembangunan model AI. Dengan memberi tumpuan pada keperluan praktikal agen peribadi dan profesional — memori yang boleh diharap, fokus berterusan, kepakaran domain, serta pengekodan dan penggunaan komputer horizon panjang — Meta menghasilkan model yang segera berguna untuk pembangun yang membina generasi seterusnya sistem agentic dan yang akan meningkatkan produk Muse sendiri.
Bagi pasukan yang menilai atau menerapkan keupayaan ini, bermula dengan Meta Model API untuk Muse Wonder dan mempertimbangkan platform agregasi seperti CometAPI untuk fleksibiliti multi-model menyediakan laluan geseran rendah ke arah eksperimen dan produksi. Apabila laporan keselamatan penuh dan pelancaran lebih luas agen Muse tiba, impak praktikal model ini akan menjadi lebih jelas.