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The Decoder· Matthias Bastian·· 3 小时前精选AI 评分84

Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款前沿模型

Meta's new frontier model Muse Wonder Full breaks into the AI top tier

AI 导读

Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款模型,Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 得分分别为 52 和 56,Muse Wonder Full 在 Terminal-Bench 4.0 上得分 57%,高于前代的 33%。

推荐理由

两款模型在智能体评测、编码和数学任务上提升明显,但事实知识仍偏弱;性能与价格的变化呈现出不同的取舍。

正文 · AI 翻译

Meta 发布了两种版本的前沿模型 Muse Wonder,两者都跻身当前最佳 AI 模型之列。

Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上获得 56 分,Muse Wonder 则获得 52 分。其前代产品 Muse Spark 1.3 得分为 48 分,这意味着它从一款中游模型实现了显著跃升。

最大的进步体现在智能体评测中,这类测试衡量 AI 模型独立处理复杂任务的能力。在 Terminal-Bench 4.0 上,表现从 33% 跃升至 57%。Muse Wonder Full 在十项基准测试中的六项跻身前三,对 Meta 来说成绩亮眼;在开放权重 Llama 模型表现较弱的一段时期后,Meta 似乎已重振旗鼓。

Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上获得 56 分,跻身顶尖前沿模型之列。| 图片:Artificial Analysis

Meta 强调了两项新功能。“Active Memory”可让模型在不同对话间记住关键信息,并在需要时调用。“Active Focus”则是指模型坚持处理困难任务、尝试替代方案,并在遇到不清楚之处时提出后续问题的能力。这两项功能都是 Meta 打造可访问日历、消息和文档的个人 AI 智能体这一目标的核心卖点。

两款模型均支持一百万 token 的上下文窗口,并可接收文本、图像、视频和音频输入。Muse Wonder 可通过 Meta 的 API 和 Muse Code 使用,而 Muse Wonder Full 目前仅面向 Muse Code 用户开放。Muse Wonder 也将很快为 Muse app 提供支持,首先面向付费订阅用户。随着时间推移,Meta 计划以此为基础,为所有用户打造专用模型。

编程能力大幅跃升,但事实知识仍然落后

两款模型的编程能力都有显著提升。Muse Wonder Full 在 Coding Agents Index 上获得 68 分,与使用 Sonnet 5.5 的 Claude Code 并列。Muse Wonder 得分为 63 分,高于前代产品的 54 分。

事实知识仍是薄弱环节。在 AA-Omniscience 知识测试中,Muse Wonder Full 仅获得 30 分,Muse Wonder 则为 25 分。两者都远低于 Claude Opus 5.5(46 分)、GPT-6 Astra(43 分)和 Gemini 4 Argon(42 分),这表明 Wonder 系列的基础模型可能比竞争对手更小。较低的幻觉率有助于弥补这一差距。与前代产品相比,Muse Wonder Full 的幻觉率从 33% 降至 23%,在所有指数得分至少为 45 分的模型中排名第二低。只有 Gemini 4 Argon(15%)的幻觉率更低。

Meta 在博客文章中回应了一项常见批评:Muse 模型经过针对基准测试的调优,却在实际应用中表现不佳。该公司称,面对训练优化中未涉及的陌生任务,Muse Wonder Full 的表现优于预期,并将此归功于更强大的基础模型。

Meta 发布的官方基准测试结果显示,这家在线广告公司已追上领先的前沿模型。| 图片:Meta

据 Vals AI 称,在 Vals AI Index 上,Muse Wonder Full(Max)首次亮相便排名第五,超过所有 OpenAI 模型。只有 Anthropic 当前的模型得分更高。Muse Wonder 排名第十。

最大提升体现在编程和数学方面。在 ProofBench(一项用于数学证明的私有基准测试)上,Muse Wonder Full 解出了 100 道题中的 94 道,高于前代产品的 58 道。这使它仅落后顶级模型 5 到 6 分(99 到 100 分)。在 Terminal-Bench 4 上,Muse Wonder Full 的得分翻倍,同时输出 token 数减少了 30%。金融和法律任务的表现则维持在前代水平,最多下降 2 分。

性能提升,代价高昂

据 Artificial Analysis 称,Muse Wonder 在 Intelligence Index 上每项任务的成本为 4.52 美元,接近 Muse Spark 1.3(1.60 美元)的三倍。Token 定价也有所上涨:每百万输入 token 收费 4 美元,输出 token 收费 20 美元;前代产品的价格分别为 1.25 美元和 4.25 美元。Muse Wonder 每项任务的输入 token 数也多出 28%,而输入 token 占总成本的 76%。

Muse Wonder 的价格低于 Claude Fable 5.1(7.63 美元)和 Claude Opus 5.5(5.98 美元),但高于 GPT-6 Astra(3.26 美元)、Gemini 4 Argon(1.99 美元)和 GPT-6.1 Sol(0.72 美元)。目前尚未公布 Muse Wonder Full 的 token 定价。两款模型的输出 token 数都比前代产品少约 10%。

Meta 表示,这些模型是在其自建的 Prometheus 数据中心以吉瓦级规模训练的。更多详情请见模型卡。

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来源:The Decoder · the-decoder.com