Meta MSL发布Muse Wonder系列模型，正式跻身前沿AI实验室

2026年10月12日，Meta旗下超级智能实验室MSL发布了代号为「西瓜」的第二代模型家族Muse Wonder。此次发布包含两款产品：面向快速推理场景的Muse Wonder，以及主打深度推理的Muse Wonder Full。发布前数小时，多位内部人士在社交媒体上以西瓜表情暗示即将到来的发布，Alexandr Wang与扎克伯格均参与了预热互动，市场情绪高涨，Meta股价当日上涨3%。

从性能数据来看，Muse Wonder Full在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3中得分56，仅次于Anthropic Opus 5.5的58分，位居行业第二梯队前列。在代理能力方面提升尤为显著：Terminal-Bench 4.0得分从33%跃升至57%，GDPval-AA v2.1 Elo从1681升至1857，AA-Briefcase Elo从1581升至1729。Wonder Full在10项评测中的6项进入前三，并在GDP.pdf与CritPt两项中排名第一。

MSL将两款模型的核心差异化能力归纳为三点：Active Memory实现跨天、跨周乃至跨月的长期记忆管理；Active Focus帮助模型在遇到阻碍时持续推进任务直至完成；领域专业性方面，模型在金融与法律领域达到当前最优水平，在健康领域表现同样出色。Wang表示，自今年4月Muse Spark发布以来，MSL持续扩大预训练规模并强化强化学习训练。

在代码智能体评测中，Wonder Full在Muse Code环境下的Coding Agents Index得分为68，与Claude Code加Sonnet 5.5持平，超越Opus 5.5的66分。Vals AI的独立评测显示，Wonder Full在Vals Index中排名第五，ProofBench私有测试得分高达94/100，而前代Spark 1.3仅为58分。值得关注的是，Wonder Full在Terminal-Bench上的输出token数量比同类模型减少约30%，在ProofBench上减少约40%，显示出更高的推理效率。

可用性方面，Muse Wonder通过Meta Model API和Muse Code向用户开放，而Wonder Full目前仅限Muse Code Power及Maximum Usage计划用户使用。定价上，Wonder公开报价为每百万token输入4美元、缓存输入0.20美元、输出20美元；Wonder Full暂未公布token价格。发布当天出现了配额消耗异常过快的技术故障，MSL当日完成修复并为所有用户重置了配额。Wang坦承「仍有一些问题需要解决」，体现了快速迭代中的透明态度。

从行业格局来看，MSL此次发布标志着Meta在大模型竞争中完成了与OpenAI（Sol/Terra/Luna系列）和Anthropic（Opus/Sonnet/Haiku系列）对标的产品矩阵布局。独立合作伙伴评测指出，Wonder在网络安全基准测试中零拒绝率，且在对抗性指令鲁棒性方面表现突出，但在科学发现直觉类任务上仍弱于头部模型。MSL表示将持续在对齐与安全方向投入，但此次发布未附详细系统卡。

要点

• MSL Muse Wonder Full在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3中得分56，仅次于Anthropic Opus 5.5，代理能力提升幅度最为显著。
• 两款模型主打Active Memory与Active Focus能力，定位个人与专业智能体工作场景，金融与法律领域达到当前最优水平。
• Wonder Full在代码智能体评测中得分68，与Claude Code加Sonnet 5.5持平，同时输出token效率提升约30%-40%。
• Wonder公开定价为每百万token输入4美元、输出20美元，支持100万token上下文窗口；Wonder Full仅限高级订阅用户使用。
• MSL从成立到跻身前沿实验室仅用14个月，完成了与OpenAI、Anthropic对标的三级产品矩阵布局。