Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 在 2026 年 10 月 12 日由 Meta 官方发布，这是 Muse 系列迄今最强的两款模型，建基于此前 Muse Spark 的工作，并在千兆级 Prometheus 数据中心完成训练。两款模型都不是冲着聊天问答来的，Meta 给它们的定位是个人与专业智能体：替用户处理保险理赔、读租赁合同、梳理财务，覆盖法律、金融、健康等专家领域，也能写从小应用到复杂软件的代码。
两项新能力：记住上下文，卡住时换方法
Meta 这次主推两个机制。一是 Active Memory：模型能跨对话保留上下文，并在新任务里调取相关部分，不用每次从零交代背景。二是 Active Focus：任务推进不下去时，它会换方法、纠正自己的错误、持续往下做，拿不准时先向用户澄清或确认，而不是硬编一个结果。评测里与记忆直接相关的 MemoryBench 上，Wonder 拿到 85.6 分，Full 为 85.5 分，两款接近，说明记忆是这一代的基础配置，不是高配版的专属。
评测怎么读：专业任务强，编程并非全项第一
看官方评测表要分项看。在 Artificial Analysis 智能指数上，Full 为 56 分、Wonder 为 52 分；个人超级智能指数上，Full 59.1 分、Wonder 54.3 分。专业智能体任务里，Full 在金融智能体 Vals Finance Agent V2 上得 59.1 分，HealthBench Pro 得 62.3 分，法律类 Harvey LAB-AA 只有 13.1 分——分数不高，但这类评测本身通过门槛极严。编程方面，DeepSWE 1.1 上两款分别拿到 79.0 和 78.8 分，表现扎实；但 ProgramBench 上 Full 的 59.0 分低于同表对照模型的最高分 70.5 分。结论是这一代强在长流程的专业任务和记忆，不是每个单项都登顶。
谁能用，以及还没公布的信息
渠道方面，Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，接下来会驱动 Muse 应用内的体验，先向订阅用户推出；Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户。Meta 没有公布 API 单价、订阅价格，也没有公布上下文长度和参数量；包含更多安全评估的完整报告尚未发布，只说即将提供。对想试用的团队，可以先在 Muse Code 里拿真实的长任务测试，比如一份多条款合同的审阅，看它在记忆调用和卡住自纠上的表现，再决定是否接 API。
