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Meta 发布首款前沿模型 Muse Wonder 系列

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AI 综述

Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款多模态模型,称这是公司首款前沿模型。据 Meta 模型卡公布的测试,两款模型在基准分数上与 Anthropic 的 Fable 5.1、GPT-6 Astra 相当;扎克伯格称 Meta 已到达 AI 前沿,并拒绝放缓 AI 开发的呼吁。Muse Wonder 转为闭源,最强版本直接向企业出售,Muse 个人智能体应用用户需每月付费 20 或 100 美元才能使用该模型。模型支持 1M token 上下文,按 Meta Superintelligence Scaling Framework,未缓解的模型在化学与生物领域无法排除达到高风险阈值,因此加入安全后训练与系统级分类器;网络安全与失控在缓解前后均为中等或更低。

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后续时间线

10月13日
  1. TechCrunch AI精选
    Meta 发布首款前沿模型 Muse Wonder

    Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型,称这是公司首款前沿模型。据 Meta 在 model card 中公布的测试,两款模型在基准分数上与 Fable 5.1、GPT-6 Astra 相当。通过 Meta Model API 访问时,Wonder 每百万输入 token 收费 4 美元、输出 20 美元,成本大致与 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 相当;Wonder Full 仅供 Muse Code 订阅者使用,不走 API。两款模型也将用于驱动 Muse agent,Meta 强调其“主动记忆”能力,称 Muse Wonder 在 MemoryBench 上的分数高于 Fable、Opus 和 Astra。

  2. CNBC · Technology
    Meta 发布 Muse Wonder AI 模型,测试用户付费意愿

    Meta 发布 AI 模型 Muse Wonder,Muse 个人智能体应用用户需每月付费 20 或 100 美元才能使用该模型。Meta 称该模型提供迄今最强护栏防范网络滥用,仅随付费模型提供;Meta AI 负责人 Alexandr Wang 称其经训练遇阻碍时尝试其他方法。有用户投诉 Muse 未经授权访问个人消息,Meta 否认。

  3. WIRED Security and AI
    Muse Wonder 让 Meta 重回 AI 前沿

    Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型,称其让公司重回 AI 前沿。Muse Wonder Full 具备前沿能力,将通过 API 和 Muse Code 提供,最大版本还将驱动 Meta 各平台功能。Meta 称最大版本在 Artificial Analysis Intelligence Index 上超过 Anthropic 的 Claude Fable 5.1、略低于 Claude Opus 5.5,并在法律文档处理和软件开发等专项基准上超过 OpenAI 的 GPT-6 Astra。模型新增 Active Memory 和 Active Focus 两项功能,用于让 Agent 锁定既定目标、减少行为偏差。

  4. Financial Times · 人工智能
    扎克伯格称 Meta 已到达 AI 前沿

    Meta 发布新模型 Muse Wonder,扎克伯格称 Meta 已到达 AI 前沿,并拒绝放缓 AI 开发的呼吁。Meta 称该模型在部分技术基准上优于 Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Fable 5.1 和 OpenAI 的 GPT-6 Astra,可处理理解租约、解读财务或健康信息等复杂任务。Muse Wonder 转为闭源,最强版本直接向企业出售,基础使用每百万 token 低至 20 美分,Muse Wonder Full 每月 200 美元。扎克伯格表示已在研发下一步,认为 AI 可用常规护栏负责任地构建,安全责任应由各实验室承担。Muse 应用目前是美国 Apple 和 Android 应用商店下载量最高的应用;少数用户指控 Muse 未经许可访问或分享私人信息。

10月12日
  1. Meta AI Research精选
    Meta 发布 Muse Wonder 模型卡

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型卡,披露这两个多模态模型的评测结果与风险分级。模型支持 1M token 上下文,面向个人与专业智能体任务。按 Meta Superintelligence Scaling Framework,未缓解的模型在化学与生物领域无法排除达到高风险阈值,因此加入安全后训练与系统级分类器;网络安全与失控在缓解前后均为中等或更低。CBRN 能力评估中 SecureBio MBCT 为 59.6%、HPCT 66.5%、VCT 55.9%,平均 60.7%;BioTIER 拒答率在英文与多语言下均为 98.7%;MASK 为 87.3%,Agentic Misalignment 为 0%。ExploitGym 中捕获 92 个 flag,经复核仅 21 个使用了预期漏洞。

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