Meta 发布 Muse Wonder 模型，基准测试成绩提升但 Muse Code 使用量统计存在错误
先了解这件事
Meta 通过 Meta Model API 发布了 Muse Wonder，并向 Muse Code 订阅用户推出 Muse Code 和 Muse Wonder Full。Alexandr Wang 表示，团队正在处理一个错误：这两个模型的使用量被错误地计入订阅用户的使用限额。Wang 承诺修复错误后会重置使用量；他随后更新称问题仍未解决。据 TechCrunch 报道，Wonder 的 API 定价为每百万输入 token 4.00 美元、每百万输出 token 20.00 美元。 Artificial Analysis 报告称，在其 Intelligence Index v4.3 的最高推理强度设置下，Wonder 和 Wonder Full 分别得分 52 和 56；Muse Spark 1.3 在相同设置下得分 48。Full 在全部十项评测中都有提升，其中智能体评测的提升最大。两款模型均支持 100 万 token 的上下文窗口。Meta 表示，其内部基准测试显示，这些模型的性能可与 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 相媲美；而 The Decoder 报道称，尽管它们在编码和智能体表现方面更强，但事实知识不如领先竞品。 关于通过 Meta 的个人智能体 Muse 使用这些模型，各方说法不一：Meta 的公告称 Wonder 很快将为其提供支持，首先面向订阅用户；而 Baoyu 报道称，Zuckerberg 表示订阅用户在发布时即可使用。在最新评论中，Wang 回复一篇 Wonder Full 评测时承认仍有许多方面需要改进；该评测赞扬了模型的写作和编排能力，但批评了定价和使用限额。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
事件进展
12 个进展
- 10月15日 12:11 · 1篇报道Alexandr Wang 评测 Muse Wonder FullAlexandr Wang · X：Alexandr Wang 评测 Muse Wonder Full
- 10月13日 15:10 · 1篇报道Alexandr Wang 分享使用 Muse Wonder 对视频进行纯代码复刻的作品Alexandr Wang · X：艺术无法被创造或毁灭，只能被重新混合（使用 muse wonder 纯代码复现 *这段视频*）
- 10月13日 07:58 · 1篇报道Simon Willison 更新其 llm-meta-ai 插件以支持 Muse WonderSimon Willison：Simon Willison 更新 llm-meta-ai 0.2，以支持 Meta AI 的 Muse Wonder
- 10月13日 07:38 · 1篇报道Meta 表示正在修复 Muse-Wonder 的问题Alexandr Wang · X：Alexandr Wang 表示，他们发现问题后会尽快修复
- 10月13日 03:52 · 1篇报道Alexandr Wang 解释 Muse Wonder 为何专注于现实世界任务Alexandr Wang · X：Alexandr Wang称，Muse Wonder专注于为真实用户解决现实任务
- 10月13日 02:34 · 1篇报道xAI 调查 Muse Code 订阅用户遇到的 Muse Wonder 使用限额错误Alexandr Wang · X：我们正在修复一个错误：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 对 Muse Code 订阅用户的使用限额计数方式有误。这并非预期行为——修复后，我们会通知大家并重置限额。
- 10月13日 02:15 · 1篇报道Aravind Srinivas 称 Watermelon 在 WANDR 上的表现优于 Muse WonderAravind Srinivas · X：Aravind Srinivas 祝贺 Meta 训练出前沿级模型
- 10月13日 01:42 · 3篇报道Alexandr Wang 发布“MUSE WONDER”Alexandr Wang · X：Alexandr Wang 发布“Muse Wonder”
- 10月13日 01:25 · 2篇报道Artificial Analysis 评测 Meta 的 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 模型Alexandr Wang · X：Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，基准测试得分更高
- 10月13日 01:20 · 1篇报道Alexandr Wang 对 @charlieholtz 关于 Wonder 的帖子作出回应Alexandr Wang · X：Alexandr Wang回应@charlieholtz关于Wonder的帖子
- 10月13日 01:00 · 8篇报道Meta 推出 Muse Wonder 模型系列TechCrunch · AI：Meta发布前沿模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full
- 10月13日 00:55 · 4篇报道Meta 宣布 Muse Wonder 模型改进Alexandr Wang · X：MUSE WONDER 这是 MSL 一年多研究与基础设施工作的成果。自 4 月最初发布 Muse Spark 以来，我们持续扩大模型在预训练和 RL 方面的规模，如今已达到前沿水平 🏆 查看我们的模型在 Artificial Analysis 指数上的提升：
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Goodfire 的 Nick Cammarata 认为，智能体分析能够解释神经网络中一些常见的多义性实例
Latent Space 介绍了 Goodfire 的 Nick Cammarata 提出的一项工作理论：神经网络在很大程度上已经可解释，进一步的智能体分析可以解释许多常见的多义性和叠加现象实例。Cammarata 认为，大多数神经元都能被理解；相比之下，他在 2023 年参与的 OpenAI 项目中，这一比例约为 2%。这篇综述还提到了几项质疑：激活较弱、神经元模拟，以及忽略非最大激活；同时提醒读者，论文目前尚未公开。
- Modal以157.5亿美元估值完成7.5亿美元D轮融资，年化营收运行率突破10亿美元
据 Latent Space 引述的公司公告，Modal 年化营收运行率突破10亿美元，并以157.5亿美元估值完成由 Accel 领投的7.5亿美元D轮融资。使用量同比增长超过15倍。Modal 的 Erik 表示，仅 Sandboxes 的运行率就达到3亿美元，已启动近30亿个沙箱，并支持同时运行100万个沙箱，应用包括后台代理和强化学习。
- 安泰MBA如何培养面向人工智能时代的未来商界领袖
上海交通大学安泰经济与管理学院正在重塑MBA教育，培养能够将技术理解与商业判断和责任意识相结合的商界领袖。学院的“五环”人才培养框架将人工智能、科技创新、产业、全球视野与上海交通大学资源相连接。学院还计划在未来十年与企业共同打造1,000个人工智能项目，并已公布面向2027级学员的课程和培养方案调整。
- Alexandr Wang 评测 Muse Wonder Full
@davis7 的评测称，Muse Wonder Full 文笔和“语气”出色，在非专业任务上的能力与 6.1 sol 不相上下，也具备编排能力。评测将命名方案、价格和使用限制列为缺点，并称完整模型可通过订阅在 Muse Code 中使用，但没有 API。 Alexandr Wang 称这是一篇经过深思熟虑的评测，说还有很多地方需要改进，并表示很高兴大家喜欢使用这个模型。https://twitter.com/davis7/status/2110533786895356118
- Ian Quigley 讲解 Leash Bio 的数据方法与实验室闭环智能体研究
Brandon Anderson 采访了 Leash Bio 的 Ian Quigley，探讨如何使用 DNA 编码化合物库生成可复现的蛋白质–小分子相互作用数据，以及如何识别实验和模型中的误导性信号。他们讨论了一项包含约 40 亿条测量数据的 Kaggle 竞赛：在未见过的化学库上，没有人能取得优于随机猜测的成绩；还讨论了一个智能体沙盒，它在 100 的预算内搜索 650 万个分子。Anderson 报道称，该沙盒现已发展为 Minos，预印本、博客和开放数据集将于今日发布。
- Research@ 2026：Google Research 放大人类创造力的 10 种方式
Google Research 在 Research@ 上发布了 10 项进展，涵盖地理空间智能、科学智能体、文档核验、边缘硬件、数值模型、医疗保健、灾害预测、教育和协作原型设计。它正扩大实验性 Google Earth AI 功能的早期体验范围，并在早期版本审阅了超过 16,000 篇研究论文后，向公众开放 Deep Review。其他进展包括即将将 TimesFM 和 TabFM 集成到面向企业的 Gemini 中，以及一项涉及 98 名患者的 AMIE 研究；在该研究中，临床医生表示，AI 摘要在 75% 的病例中帮助他们做好了准备。
- Epic 的新游戏启动器是“氛围编程”产物，并新增 Linux 支持
Epic Games 宣布，从今天起为 Windows、Mac 和 Linux 推出重新设计的 Epic Games Launcher 预览版，并称其速度更快、响应更灵敏。Epic 高管 Martin Keely 告诉 The Verge，所有代码均由智能体编写和审查，开发团队负责监督；AI 帮助复现现有功能并支持 Linux。旧版启动器仍可使用，Epic 尚未制定要求用户迁移的具体时间表。
- 上海全球开发者先锋峰会聚焦10项具身智能活动
2026全球开发者先锋峰会暨国际具身智能技能大赛将于10月23日至25日在上海浦东举行，推出10大亮点，聚焦机器人训练和应用的真实场景。活动包括9个竞赛赛道、23个项目，参赛队伍超过1,000支，并有100多个开源社区参与。主办方表示，活动将展示机器人系统、零部件、行业模型和应用场景。
- STEPX 发布搭载 Step AOS 1.0 和 Amoo 的 Neo 智能体手机
STEPX 于 10 月 13 日发布 STEPX Neo 先行体验版，将 Step AOS 1.0、个人智能体 Amoo 与手机硬件结合，售价为 3,999 元。这款手机将本地执行与云端任务规划相结合，开发者则可使用 Step Studio 通过自然语言创建应用、智能体和 Skills。购买者可享受为期 12 个月、每月 100 亿 tokens 的额度；文章列出的预售时间为 10 月 13 日 21:00，正式开售时间为 10 月 16 日 10:13。
- 宝玉 · X精选Google Play 新增无需开发者注册即可私密安装 AI Studio 应用的功能
Google 宣布，用户现在可以使用普通 Google 账号，通过 Google Play 将在 Google AI Studio 中创建的 Android 应用无线安装到自己的设备上，无需注册开发者账号。这项功能从今天起开始向特定市场中年满 18 岁的用户逐步推出，其中包括美国；应用仍为私密状态，未来几个月计划支持与亲朋好友分享。Baoyu 还报道了 Ask Play 应用对比功能、Gemini 中的 Play，以及通过 Game Finder 和 Gamer DNA 发现游戏方面的更新。
- 丘成桐在西方质疑声中发起中国人工智能数学联盟
据《南华早报》报道，丘成桐和中国数学界领军人物周日在北京发起丘成桐数学与人工智能实验室联盟。该联盟汇集八家机构，旨在联结逾1,000名研究人员，并计划开发专用模型、机器可验证的证明以及透明的人工智能推理。与此同时，包括特伦斯·陶和彼得·舒尔策在内的25位菲尔兹奖得主担心，人工智能生成的证明会削弱人们对数学的理解，并使研究人员依赖自己无法跟进的工具。
- Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 前沿模型
Meta 超级智能实验室发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这是其第二代模型系列，面向个人和专业场景中的智能体工作。Latent Space 报道称，Wonder 可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用，而 Full 仅限 Muse Code 订阅用户使用。Artificial Analysis 给出的 Wonder Full 和 Wonder Intelligence Index v4.3 得分分别为 56 和 52，而 Opus 5.5 为 58；Wonder 支持 1M 上下文窗口，可输入文本、图像、视频和音频，输出仅支持文本。
- AI 实验室正在从倒闭的初创公司购买数据来训练模型
AI 实验室正在通过 SimpleClosure 和 Sunset 等公司购买已停业初创公司的代码和职场档案，用于训练模型并构建 AI 智能体练习任务的环境。SimpleClosure 的 Asset Hub 已经促成 150 多笔交易；今年 8 月，谷歌以 1000 万美元买下了 Spirit Airlines 数十年的数据。这一市场引发了有关员工隐私、同意和定价的问题，目前没有公司发布过测试，对比使用真实世界档案与其他替代方案的训练结果。
- 艺术无法被创造或毁灭，只能被重新混合（使用 muse wonder 纯代码复现 *这段视频*）
艺术无法被创造或毁灭，只能被重新混合 （使用 muse wonder 纯代码复现 *这段视频*）
- Meta发布Muse Wonder和Wonder Full AI模型，迈向个人超级智能
Meta发布了Muse Wonder和能力更强的Wonder Full AI模型。该公司称，在多项能力测试中，Wonder Full的表现接近Fable 5.1、Opus 5.5和GPT-6 Astra，在一些智能体和知识工作基准测试中的表现略好。Meta重点介绍了Active Memory功能，它能在多次对话中保留相关背景信息；以及Active Focus功能，它会持续朝复杂目标推进，并在出现新信息或障碍时调整做法。
- 英伟达宣布计划投资四家法国初创公司
英伟达宣布计划投资 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment。这些公司业务涵盖医疗保健、材料发现、物理人工智能和商业规划。此次宣布的投资将加入英伟达此前对法国科技公司 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics 的投资。在欧洲，英伟达已承诺向科技生态系统投入近 100 亿美元。
- Simon Willison 更新 llm-meta-ai 0.2，以支持 Meta AI 的 Muse Wonder
Simon Willison 更新了他的 llm-meta-ai 插件，以支持 Meta AI 新发布的 Muse Wonder 模型。他分享了六种推理级别（从 minimal 到 max）生成的鹈鹕图画，并将其与 Muse 1.3 和 Muse 1.2 进行比较，称各版本之间的绘图效果有明显提升。他推测这些可能是 Meta 首批 Fable 类模型，并称 Artificial Analysis 的评分显示，Muse Wonder (Max) 与 GPT-6.1 Sol 相当。
- Alexandr Wang称，Muse Wonder专注于为真实用户解决现实任务
通过 Muse Wonder，我们旨在打造一个能帮助真实用户完成现实任务的模型，其设计参考了我们的产品采用情况以及人们使用 Muse 的方式。我们专注于那些在 Twitter 上可能没那么光鲜的事情（例如，不做 3D 演示游戏）；回过头看，我们或许本可以在这方面做得更多。
- Alexandr Wang 在一段关于 Muse Wonder 的视频中，预告将进行现场直播的年度绩效评估
Muse Wonder，配上一杯俏皮的啤酒 这段视频里，我会在镜头前接受年度绩效评估直播——真是个温情时刻 🥹
- Meta发布Muse Wonder系列模型，在编程和智能体基准测试中取得进步
Meta发布了Muse Wonder和Muse Wonder Full，在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3中分别获得52分和56分，而Muse Spark 1.3为48分。两款模型均支持一百万Token的上下文窗口，以及文本、图像、视频和音频输入；编程和智能体表现更强，但事实知识弱于领先竞品。Muse Wonder可通过Meta的API和Muse Code使用，价格高于前代产品；Muse Wonder Full目前仅限Muse Code用户使用。
- 我们正在修复一个错误：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 对 Muse Code 订阅用户的使用限额计数方式有误。这并非预期行为——修复后，我们会通知大家并重置限额。
我们正在修复一个错误：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 对 Muse Code 订阅用户的使用限额计数方式有误。 这并非预期行为——修复后，我们会通知大家并重置限额。
- Alexandr Wang 发布“MUSE WONDER”
🍉 MUSE WONDER 🍉 @hdubugras 表示 Alex 和 Meta 势头正盛，而且这个模型已经在他们的多种工作流程中取代了 Astra/Opus。他们说，这个模型能高效、快速地处理日常任务，并向他们表示祝贺。Alexandr Wang 的回应：“🍉 MUSE WONDER 🍉”
- Aravind Srinivas 祝贺 Meta 训练出前沿级模型
祝贺 Meta 训练出前沿级模型！在 WANDR 评测中，Watermelon 的表现优于 Fable 5.1。https://twitter.com/alexandr_wang/status/2109689491300794551
- Alexandr Wang 发布“Muse Wonder”
🍉 MUSE WONDER 🍉 @LexnLin 表示，Muse Wonder 已发布，并根据 Artificial Analysis 的排名位居全球第二，得分为 56，而 Opus 5.5 得分为 58。Alexandr Wang 的帖子写道：“🍉 MUSE WONDER 🍉”
- Alexandr Wang 称 Muse Wonder 是个人智能体领域的最先进技术
Alexandr Wang 表示，Muse Wonder 是个人智能体领域的最先进技术。他说，Meta 在内部开发了个人超级智能指数（PSI），用于衡量模型在个人智能体方面的实用性，超越外部基准测试；该模型在主动记忆和主动专注等方面表现出色。
- Meta发布前沿模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full
Meta的超级智能实验室于周一发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。这两款更大的模型据称比 Muse Spark 能力更强。Meta称，它们的基准测试得分与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相当，并强调通过“主动记忆”保留信息。通过 Meta Model API 使用 Wonder 的价格为每百万输入 token 4.00 美元、每百万输出 token 20.00 美元；Wonder Full 仅向 Muse Code 订阅用户开放。这两款模型都将为 Muse 智能体提供支持。
- Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，基准测试得分更高
据 Alexandr Wang 引述的帖子，Meta 已发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。在最高推理力度下，它们在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上的得分分别为 52 和 56，而 Muse Spark 1.3 的得分为 48；两次发布间隔 6 周。Muse Wonder 可通过 Meta 的第一方 API 和 Muse Code 使用，而 Muse Wonder Full 仅向 Muse Code 用户开放；两者的上下文窗口均为 1M 个 token。
- 宝玉 · X精选Meta发布Muse Wonder供开发者使用，面向消费者的开放时间仍不明确
Baoyu报道，Meta于10月12日发布了Muse Wonder和Muse Wonder Full。Muse Wonder今日通过Meta Model API和Muse Code开放，Full则仅限Muse Code订阅用户使用。Meta的博客称，面向消费者的开放即将到来，而扎克伯格表示订阅用户今天就能使用。模型支持100万token的上下文窗口，可接收多模态输入并输出文本。Meta称，模型在持续的智能体任务、编程和记忆方面表现出色，但其对比包含内部基准测试，以及可能未经过最佳配置的竞品测试。
- MUSE WONDER 🍉 这个模型专为打造个人智能体而开发。三大亮点：- 主动记忆：跨越数天、数周、数月的最佳记忆能力 - 主动专注：帮你完成任务 - 领域专长：金融和法律领域达到最先进水平，健康领域实力强劲
MUSE WONDER 🍉 这个模型专为打造个人智能体而开发。三大亮点： - 主动记忆：跨越数天、数周、数月的最佳记忆能力 - 主动专注：帮你完成任务 - 领域专长：金融和法律领域达到最先进水平，健康领域实力强劲
- 宝玉 · X精选Meta 推出 Muse Wonder，提供开发者访问权限，但对消费者何时可用的说法相互矛盾
据宝玉对这则公告的介绍，Meta 于 10 月 12 日发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。开发者可以通过 Meta Model API 或 Muse Code 使用 Muse Wonder；Full 则面向 Muse Code 订阅用户开放。Meta 的博客与扎克伯格在 X 上的帖子对消费者何时可以使用这两款模型说法不一。这些模型支持 1 million Token 上下文窗口，可接收多模态输入并输出文本；Meta 公布的基准测试显示，它们在持续的智能体任务和编码任务上表现较强，但在其他方面表现较弱。
- Meta发布Muse Wonder和Muse Wonder Full，Artificial Analysis评分更高
Meta已发布Muse Wonder和Muse Wonder Full。Artificial Analysis报告称，在最高推理力度下，这两款模型在其Intelligence Index v4.3中的得分分别为52和56，而Muse Spark 1.3（最高推理力度）为48。Muse Wonder Full在全部十项评测中均有提升，其中智能体评测的提升最大。发布时，Muse Wonder可通过Meta第一方API和Muse Code使用，而Muse Wonder Full仅面向Muse Code用户；Muse Wonder每项Intelligence Index任务收费4.52美元。
- Alexandr Wang回应@charlieholtz关于Wonder的帖子
@charlieholtz表示Meta处于前沿，并称Wonder“真的真的很棒”，提到它发现的一个安全漏洞、它的设计和可视化效果，以及其CLI中的功能。Alexandr Wang回应道：“多么奇妙的世界 🍉”
- Meta 推出 Muse Wonder 前沿模型，面向个人和专业领域的智能体工作
Nathan Lambert 写道：“看来 Meta 重回前沿了 🫡” 他引用了 @finkd 对 Muse Wonder 的介绍：这是 Meta 新推出的前沿模型系列，据称在个人和专业领域的智能体工作方面达到最先进水平。
- MUSE WONDER 🍉 muse wonder 是全球最适用于个人智能体和专业智能体的模型。我们在智能体任务和编程任务中，将我们的模型与全球最优秀的模型进行了评估，我们认为大家都会喜欢它。
MUSE WONDER 🍉 muse wonder 是全球最适用于个人智能体和专业智能体的模型。 我们在智能体任务和编程任务中，将我们的模型与全球最优秀的模型进行了评估，我们认为大家都会喜欢它。
- Meta推出Muse Wonder和Muse Wonder Full，用于智能体任务
Meta推出Muse Wonder和Muse Wonder Full，并称它们是迄今最强大的模型，也是面向个人和专业智能体任务打造的前沿模型。 Muse Wonder 今日起可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用。Muse Wonder Full 今日起向 Muse Code 订阅用户开放。 Muse Wonder 也将很快为 Meta 的个人智能体产品 Muse 提供支持，首先向订阅用户推出。
- MUSE WONDER 这是 MSL 一年多研究与基础设施工作的成果。自 4 月最初发布 Muse Spark 以来，我们持续扩大模型在预训练和 RL 方面的规模，如今已达到前沿水平 🏆 查看我们的模型在 Artificial Analysis 指数上的提升：
MUSE WONDER 这是 MSL 一年多研究与基础设施工作的成果。 自 4 月最初发布 Muse Spark 以来，我们持续扩大模型在预训练和 RL 方面的规模，如今已达到前沿水平 🏆 查看我们的模型在 Artificial Analysis 指数上的提升：
- Meta发布Muse Wonder和Muse Wonder Full AI模型
Meta发布了Muse Wonder和Muse Wonder Full，Muse Code订阅用户从今天起即可使用；Wonder也可通过Meta Model API调用。Meta称，内部基准测试显示，这些模型可与OpenAI的GPT-6 Astra以及Anthropic的Claude Opus 5.5和Claude Fable 5.1相媲美。该公司计划使用Wonder为其Muse AI智能体提供支持，首先面向订阅用户，但尚未提供时间表。
- 介绍 Muse Wonder：我们的全新前沿模型。在个人智能体和专业智能体领域处于最先进水平。迄今规模最大、能力最强的模型——足以与那些大牌选手一较高下
介绍 Muse Wonder 我们的全新前沿模型。在个人智能体和专业智能体领域处于最先进水平。 迄今规模最大、能力最强的模型——足以与那些大牌选手一较高下
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