Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full

Meta 的 Superintelligence Lab 于周一发布了 一对新的最先进模型，即 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这代表该公司首次尝试打造前沿模型。

Muse Spark 旨在成为能够以低延迟运行的轻量级模型，而 Wonder 系列模型规模更大，据称能力更强，基准测试得分更高，在编程等复杂任务上的结果也更好。

根据 Meta 的测试（见 模型卡），Wonder 和 Wonder Full 取得了与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相当的基准测试得分。

“它们共同标志着我们在规模化阶梯上的下一步，也是迈向个人超级智能的一次重大飞跃，”Meta 关于这些模型的博客文章写道。

这种规模也反映在定价上：通过 Meta Model API 访问时，Wonder 的价格为每百万输入 token $4、每百万输出 token $20，成本大致相当于 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5。

值得注意的是，Wonder Full 将仅向 Muse Code 订阅用户提供，不会通过 API 提供服务。这两款模型也将用于驱动 Muse agent。

为契合 Meta 开发能够长期执行任务的个人助手这一兴趣，该公司特别强调新模型保留并综合用户所提供信息的能力，Meta 将这一特性称为“active memory”。

为了实现更好的记忆召回，Meta 重点介绍了 MemoryBench 基准测试，该测试对持续学习与记忆构建框架提出挑战。根据该公司的测试，Muse Wonder 目前在 MemoryBench 上的得分高于 Fable、Opus 或 Astra。

“我们投入了巨大精力，确保你的模型能够在数天、数周、数月乃至更长时间里记住对你重要的事情，”研究科学家 Kavya Kopparapu 在随发布推出的视频中说道。

这些新模型是自 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 于去年 8 月重组 Meta 的 AI 业务以来，首次发布的前沿模型。此后，Meta 发布了轻量级的 Muse Spark 模型以及 Muse agent，但一直避免推出 OpenAI 和 Anthropic 所为人熟知的那类最先进模型。

根据该文，这些模型是在 Meta 位于 俄亥俄州中部的 Prometheus 数据中心 训练的，该数据中心于今年早些时候上线。

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Russell Brandom 自 2012 年起一直报道科技行业，重点关注平台政策与新兴技术。他此前就职于 The Verge 和 Rest of World，并为 Wired、The Awl 以及 MIT 的 Technology Review 撰稿。 可通过 [email protected] 或 Signal 412-401-5489 与他联系。

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