Meta 在 10 月 12 日發表新一代前沿 AI 模型 Muse Wonder，以及能力更完整的 Muse Wonder Full。官方表示，這是該公司至今能力最強的模型，足以和全球頂尖的 AI 模型正面競爭。
Muse Wonder 的主攻方向是個人與專業 AI 代理人任務，強調複雜推理、程式開發，以及長時間任務的執行能力。今年 4 月，Meta 曾推出 Muse Spark，那是旗下 Meta Superintelligence Labs 成立後的第一款模型，以輕量、快速與多模態為特色；Muse Wonder 正是建立在 Spark 的技術基礎上，透過放大預訓練與強化學習的規模來提升實力。
兩款模型的內部開發代號也隨之曝光：Muse Wonder 是 Watermelon，Muse Spark 則是 Avocado。Meta AI 主管 Alexandr Wang 先前曾對內部員工透露，Watermelon 使用的運算量比 Avocado 高出一個數量級，大約是 10 倍。不過 Meta 並沒有公布兩款模型的參數量、架構細節或實際訓練運算量。
在功能規格上，Muse Wonder 系列支援文字、圖片、影片與音訊輸入，輸出為文字，脈絡長度達到 100 萬 token。兩個值得注意的功能是「主動記憶」與「主動專注」：前者可以在多次對話之間保留使用者的關鍵資訊，並在執行任務時主動找出相關內容；後者則讓模型在卡關時嘗試其他做法、修正錯誤並持續推進，必要時會先向使用者確認。
Muse Wonder 與 Wonder Full 共用同一套技術基礎，但定位不同。Wonder 是兼顧效能與運算成本的一般版本；Wonder Full 則是運算需求更高、能力更強的完整版本，專門處理更複雜、更耗時的任務。
Meta 同步公布了自家評測數據。Wonder Full 在個人 AI 代理與專業工作領域表現突出：在 Personal Superintelligence Index 拿到 59.1 分，高於 OpenAI GPT-6 Astra 的 54.5 分與 Anthropic Claude Opus 5.5 的 55.2 分；在考驗企業工作流程自動化的 AutomationBench-AA 中，也以 45.4 分領先；長時間軟體工程評測 SWE-Marathon 則拿下 57.5%，對手分別是 42.5% 與 46.3%。
不過第三方的評測結果沒有一面倒。在 Artificial Analysis 的綜合 AI 能力評測中，Wonder Full 拿到 56 分，仍低於 Claude Opus 5.5 的 58 分。
外界把 Muse Wonder 視為 Meta 重返前沿 AI 競賽的關鍵一步。過去一年，Meta 投入數十億美元擴充 AI 基礎設施，並且積極延攬研究人才，目標就是縮小與 OpenAI、Anthropic 之間的差距。
使用管道方面，開發者可以透過 Meta Model API 以及 Muse Code 使用 Muse Wonder；Wonder Full 目前只開放給 Muse Code 的訂閱用戶。Meta 也計畫把 Wonder 導入自家的個人 AI 代理人 Muse，並優先提供給訂閱用戶使用。
