10月12日，Meta 正式发布两款新的前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，两款新模型双双闯入 AI 排行榜前列。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 榜单上取得 56 分，Muse Wonder 取得 52 分，双双大幅超越前代 Muse Spark 1.3 的 48 分，也标志着 Meta 在 Llama 系列之后的这段「低谷期」正式走出。
Terminal-Bench 分数翻近一倍，智能体能力跃升
进步最显著的维度是智能体评测（Agentic Evaluations），即 AI 模型独立完成复杂任务的能力。在 Terminal-Bench 4.0 上，Meta 新模型得分从此前版本的 33% 跃升至 57%，几近翻倍。Muse Wonder Full 在十项评测中斩获六项前三，成为该批次最强的智能体模型之一。在头部模型竞争日趋白热化的当下，智能体能力被视为下一阶段商业化落地的关键。
Active Memory + Active Focus：面向个人 AI Agent 的核心能力
Meta 为新模型重点推出了两项差异化功能：Active Memory（主动记忆）让模型跨对话记住关键信息并在需要时主动调取；Active Focus（主动专注）使模型在面对困难任务时能够切换策略、主动追问。这两项能力直接指向 Meta 布局个人 AI Agent 的战略目标——让 AI 能够访问用户的日历、消息和文档，成为真正的个人助理，而非每次对话都要重新开始的工具。
百万上下文 + 多模态，API 定价翻近三倍
两款模型均支持100 万 token 上下文窗口，并能接收文本、图片、视频和音频输入。Muse Wonder 已开放 API 访问与 Muse Code 订阅；Muse Wonder Full 目前仅对 Muse Code 用户开放。值得注意的是，新模型 API 定价约为 Muse Spark 1.3 的三倍，Meta 的商业化策略正从「低价抢量」向「高端能力变现」转型。
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