Meta 推出 Muse Wonder 旗舰大模型，靠主动记忆与持续专注重回 AI 前沿

10 月 12 日，Meta 超级智能实验室发布新一代旗舰大模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full。这是 Meta 重组 AI 团队 14 个月以来，首次宣称达到“前沿水平”的旗舰模型，被视为其摆脱 Llama 4 失利、重新回到第一梯队的关键一步。

两款模型最突出的两项能力是“主动记忆”（Active Memory）与“持续专注”（Active Focus）。主动记忆让模型能够跨对话保留并调用与用户相关的重要背景信息；持续专注则使模型在面对复杂目标时持续推进，遇到障碍时主动尝试其他思路，并根据新信息调整方案。这些能力都指向扎克伯格提出的“个人超级智能”愿景——让 AI 真正理解个人目标与偏好。

在基准表现上，Meta 公布的测试数据显示，Muse Wonder 在编程、长程任务与知识工作等多项评测中已达到或超过 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等头部模型。在其内部 MemoryBench 记忆评测中，Muse Wonder 得分 85.6，高于 GPT-6 Astra 的 81.4 与 Opus 5.5 的 81.5。不过，Meta 此次并未开放两款旗舰模型的权重，标准版 API 定价为每百万输入词元 4 美元、输出 20 美元，完整版 Wonder Full 仅面向 Muse Code 订阅用户开放。

发布后，Muse 个人 AI 智能体产品受到市场关注，曾登顶美国区 iOS 与安卓应用下载榜，并带动 Meta 股价走强。扎克伯格表示，公司将继续加大投入，模型迭代速度“可能会让人感觉明显加快”。

值得关注的是，在 Anthropic、OpenAI 等机构接连呼吁放缓前沿大模型开发的背景下，Meta 选择了不同的节奏。过去一年多，Meta 引入年仅 28 岁的 Alexandr Wang 出任首席 AI 官，并建成吉瓦级“普罗米修斯”超算集群，新模型训练算力较上代提升一个数量级。Muse Wonder 的发布，意味着这场前沿竞赛的格局再次出现变数。