两个版本，两种卖法
10 月 12 日，Meta 超级智能实验室发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。此前 Meta 推出的 Muse Spark 主打低延迟，这是它第一次拿出与 OpenAI、Anthropic 旗舰正面竞争的前沿模型，在俄亥俄州的 Prometheus 数据中心训练。
两个版本的卖法不同：
- Muse Wonder：通过 Meta Model API 提供，每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元，缓存输入 0.20 美元，上下文约 100 万 token；
- Muse Wonder Full：不开放 API，只给编程产品 Muse Code 的订阅用户，分每月 50 美元和 200 美元两档。
两者都不开放权重，Meta 的开放权重路线仍是较小的 Muse Glimmer。Muse 应用里的体验会「很快」换上新模型，订阅用户优先。
记忆是卖点，长程编程是成绩
Meta 主推两项能力：「主动记忆」，在多次对话中记住并整合用户提供的信息；「主动专注」，长时间朝一个目标推进，并在重要操作前先和用户确认。研究员 Kavya Kopparapu 在发布视频里说，团队花了很多力气让模型记住「对你重要的事」，跨越数天到数月。
成绩上最突出的是超长软件项目基准 SWE-Marathon：按 Meta 公布、VentureBeat 整理的数据，Wonder Full 57.5、Wonder 53.1，Claude Opus 5.5 为 46.3，GPT-6 Astra 为 42.5；DeepSWE 1.1 上 Wonder 为 78.8，也高于 Opus 5.5 的 74.2。但整体并非全面领先：VentureBeat 统计的 8 项对比里，标准版只有 3 项超过 Opus 5.5，在 Terminal-Bench 4.0、HealthBench Pro 等项目上落后。对手模型在各自的 agent 框架里运行，SWE-Marathon 这类对比也不是严格对照。
按价格怎么选
标准版定价和 Opus 5.5 完全一样，能力互有胜负，换不换取决于你的工作是否偏向超长周期的编程任务，最好用自己的任务比较实际的 token 用量和账单。真正领先更多的 Full 版锁在 Muse Code 订阅里，想在自己的产品里调用的开发者暂时用不上。完整的安全报告 Meta 称「即将发布」。