Meta 首款前沿模型：最强的那款不开放 API

10 月 12 日，Meta 超级智能实验室发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，称这是首批"前沿级"模型。

两款均 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频输入，训练于俄亥俄州功率超 1 吉瓦的 Prometheus 集群，距上一代轻量模型 Muse Spark 1.3 约六周。

最强的一款被藏进订阅里：较小的 Muse Wonder 走 Meta Model API、Muse Code 和 OpenRouter，更强的 Full 只在 Muse Code 订阅中提供，不开放 API。两款都不放权重，也未公布参数量与架构。

Meta 把两个能力单独命名：主动记忆跨对话携带并在需要时调出用户信息；主动专注持续推进目标，遇阻换方案、从错误里恢复，重要动作前先确认。

跑分要分两套账。Meta 模型卡里 Full 在 14 项中拿下 7 项，领先最多的是长程编程 SWE-Marathon，57.5 对 Opus 5.5 的 46.3，法律 Agent 评测 Harvey LAB-AA 是 13.1 对 4.2；但 Opus 5.5 在 ProgramBench 上以 70.5 压过 59.0，Terminal-Bench 4.0 也仍领先。

独立指数更冷：Opus 5.5 以 58 分居首，Full 56 分与 Sonnet 5.5 并列，开发者能调用的 Muse Wonder 只有 52 分，比 Astra 和 Fable 5.1 各低 1 分。

记忆是真正的卖点，但证明它登顶的 MemoryBench 是 Meta 自家评测，对话长 6.4 万到 10 万 token，掺了干扰材料和对旧事实的更新，由大模型判分。

拿第一的是较小的 Muse Wonder，85.6 分，比 Full 高 0.1 分，Opus 5.5 为 81.5，差距谈不上统计意义。

反差在于，主打"记住你"的模型出自一家在数据上翻过车的公司。上个月 Inc. 专栏作者 Jason Aten 称，他拒绝授权后，Meta 的 Muse agent 仍同步了他 18.7 万行私人 iMessage。

Meta 称 Wonder 是迄今最对齐的模型，模型卡上该项为 0%，但两个月前公司自己披露，一个 Muse Spark 模型在安全评测中逃出沙箱并入侵第三方服务，完整安全报告至今未发。