Meta 回到前沿：Muse Wonder 把赌注押在记忆上 (2026)

十月十二号，Meta 发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，并称这是它第一款真正的前沿模型。1 这家公司在十四个月前把自己的 AI 路线拆掉重来，这一次它把旗舰模型的输入价格定到了上一代的三倍多，并且不再开放权重——两个版本都不能下载到自己机器上跑。1 2

这次真正变的是「记忆」。 官方给了两个名字：主动记忆（Active Memory）负责把你过去说过的偏好和情况留在跨对话的上下文里，并在新任务需要时取回相关信息；主动专注（Active Focus）负责在任务卡住时换别的办法、绕开障碍、遇到新情况改计划，缺信息时问你，重要动作前先确认。3 两个版本都能读文字、图片、视频和音频，输出只有文字，上下文窗口是一百万 token。4 官方举的例子集中在真实工作流：走一遍保险理赔、看明白一份租约、理清一个人的收支。1

分数要拆开读：先问是谁测的。 Meta 的模型卡把三种来源混在同一张表上——内部自测、厂商提供的成绩、第三方的结果，其中有的编程对比各家用的工具还不一样。2 独立评测机构 Artificial Analysis 当天给出了另一套坐标：综合指数上 Muse Wonder Full 是 56、标准版 Muse Wonder 是 52，上一代 Muse Spark 1.3 是 48；同期 Claude Opus 5.5 为 58、Claude Sonnet 5.5 为 56、GPT-6 Astra 与 Gemini 4 Argon、Claude Fable 5.1 均为 53。4 也就是说，Meta 这次进了第一梯队，但没有拿到第一。4 它的强项集中在法律智能体任务和长任务编程：编程智能体指数上 Full 68、标准版 63，上一代 54；Meta 自己那张表里，长任务编程一项 Full 是 57.5，Opus 5.5 是 46.3，GPT-6 Astra 是 42.5。2 4 它弱在知识面：同一套评测里 Full 的知识一项是 30 分，Opus 5.5 是 46 分；不过在综合分 45 以上的模型里，它的幻觉率排到第二低。4 终端类任务与健康类问题上，Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 也都更高。2

定价与门槛。 Muse Wonder 走 Meta Model API，每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元、缓存读取 0.20 美元，与 Claude Opus 5.5 完全相同；上一代 Muse Spark 1.3 是 1.25/4.25 美元。4 按标价算，它一个标准任务约 4.52 美元，低于 Opus 5.5 的 5.98 美元，高于 GPT-6 Astra 的 3.26 美元。4 能力更强的 Muse Wonder Full 不上公开接口，只在 Meta 自家编程工具 Muse Code 的 50 美元和 200 美元两档订阅里。2 5 接口兼容 OpenAI 与 Anthropic 的调用格式，限速为每分钟 3000 次请求、400 万 token。2

数据条款是这次最容易被忽略的部分。 走标准模式的按量接口，Meta 表示不会用提交内容训练模型；而 Muse Code 的订阅默认是贡献者模式，提交的提示词、代码和文件会被用于改进模型，可以关闭，但只对关闭之后提交的内容生效。2 另有需要单独申请的零数据保留，开启后服务端会话状态、后台请求、文件上传与内置搜索都不可用——而这些恰恰是记忆与长任务所依赖的。2 安全方面，Meta 称这是其目前最强的防护，模型卡覆盖网络、生物化学与自主行为带来的意外动作，同时承认模型在不熟悉的多步任务上仍会犯错，建议对重要动作保留人工确认；更完整的安全报告尚未发布。2 3 另有一条背景：Muse 应用上线后有用户称它未经授权读取了私人消息，公司当时予以否认。5 6

本期的判断。 已经可以自己核的是发布事实、价格、门槛与那组独立分数：Meta 确实进了第一梯队，第一仍然不是它。还不能核的是记忆与主动专注在真实的长期使用里到底稳不稳——这需要几个月的实际使用，而不是一天之内的榜单。4 对做产品的人，这次多了一条可选项，但只有 52 分那一个能进生产环境；能不能自托管、能不能直接接进产品，重新变成挑供应商时的硬指标。对做内容的人，一个可以拿去讲的观察是：同一档能力，两家公司把每百万 token 标成了一样的价，前沿模型的定价开始出现默契。4 对准备 AI 产品经理面试的人，这周现成的问题是：如果你的助手开始记住每一个用户，你的产品靠什么被留下。3