Meta发布Muse Wonder：模型表现与AI助手竞争

三个超级大脑坐进一家酒吧，聊了两个多小时。这可能是今年最值得看的一场 AI 访谈。 借着 Meta 发布新一代模型 Muse Wonder，小扎和亚历山大·王难得同框。采访者同样大有来头：Stripe 联合创始人 John Collison。Stripe 一直是我心目中美国最有创造力的公司之一。 三个人从 AI 模型、个人智能体，一路聊到产品、公司管理，以及如何做判断和决策。信息密度极高。 我给全片加上了中文字幕，值得找个时间慢慢看。

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被自己的老板当面这么夸，亚历山大·王的脸都红到脖子根了。 小扎说，这些年和 Alex 聊过很多次，一直很欣赏他的战略眼光。在他见过的同代创业者里，Alex 是头脑最敏锐的那个。 当初外界还在怀疑：一个做社交媒体的，和一个做数据的，真能一起建起前沿 AI 实验室吗？ 小扎却认定了： “He is the guy. He is the fucking guy.” “就是他。他就是老子要找的那个人。”

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很突然，Meta 突然放出的 Muse Wonder 模型超过了 Fable 5.1，逼近 Opus 5.5？？？ 什么鬼？ 我仿佛

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快进的听完了，比孙哥硬核多了，几个很有趣的观点总结一下： 1. 1000-2000亿美元先押注：模型未出炉就承诺巨额资本开支，Zuckerberg认为只要AI整体成功，算力可转售，风险低于账面。 2. 模型即产品：Muse故意去掉模型/effort选择器，真正产品是模型的记忆、执行能力与人格，而非传统UI。 3. 个人智能体差异化：刻意避开纯编码竞赛，重点做多模态个人智能体（Active Memory + Active Focus），针对消费场景。 4. 极小研究团队：MSL核心研究约100人，强调人才密度。Llama 4后彻底重启，无硬性deadline。 5. 对齐逻辑不同：优先高可靠执行用户指令，不做道德说教，强调隐私酌情处理（discretion）。 6. 代理商务已启动：用户已把采购委托给Muse，收入路径含订阅 + 帮用户省钱/赚钱的抽成 + API/企业。 7. 不会赢家通吃：蒸馏让能力快速下沉；各实验室执行有起伏；生态倾向多玩家，目标尽快把Wonder能力压缩到Spark并免费分发。 8. 基础设施自建有利：1GW运营约150亿美元/年、建设500-600亿美元。自建优于租云，芯片仍保值。 9. 分发优势明显：免费层用Spark覆盖海量用户，付费层先上Wonder；长期靠规模网络效应。 10. 决策风格激进：Zuckerberg一旦确信就大幅转向，MSL是典型表现。成败关键看Wonder能否快速转化为付费与交易规模。 从投资的视角看：短期资本开支压力极大，中长期取决于个人智能体商业化速度。Meta押注的是“模型能力 + 分发”而非单纯模型领先。 https://x.com/Michaelzsguo/status/2109756809993163051/video/1

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Meta 昨天给它的 AI 助手 Muse 换上了新模型 Muse Wonder。扎克伯格和花 143 亿美元挖来的、29 岁的 AI 负责人 Alexandr Wang，当天一起上了个播客，聊了两个多小时，信息量很大： 1. 连模型长什么样都没见到，就决定往里砸 1000 亿到 2000 亿美元。 去年底高管在夏威夷开会，CFO 好几次把 Wang 拉到一边：这个模型必须做好，做砸了，公司账面会非常非常惨。 2. 一个 1 吉瓦的数据中心，差不多一座核电机组的电，光运营一年就要 150 亿美元左右，建起来要 500 到 600 亿。 扎克伯格说其实没那么险：只要 AI 这条路走得通，有的是人抢着出更高的价来要这些算力。Meta 要输，得整个 AI 行业都失败才行。 3. 英伟达上一代显卡 H100，今年比去年还值钱，因为算力一直不够用。 所以自己建数据中心比租别人的划算：租的话年年交租金，自己买的显卡在账上折旧完了，还能接着用。 4. Wang 入职后第一次开会，提议先做推理模型，也就是先想一会儿再回答的那种。老团队一个负责人说：我们不需要这种模型。 Wang 当时就想：完了，进错公司了。后来扎克伯格干脆推倒重来，等于重新开了一家公司。 5. 为什么 AI 没有一家独大？ Wang 说原因之一是“蒸馏”，就是拿大模型当老师来教小模型。现在的小模型，比一两年前最大的模型还强，开源模型也一直追得上。所以谁都甩不开谁。

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去年 6 月，Wang 刚加入 Meta，第一次开会就提议先做推理模型。老团队一个负责人说：我们的用户需要推理模型吗？不需要，做个普通模型就行。 他当时就想：完了，进错公司了。

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是的，我也实质性地乐观了， 具身智能这些厂商CEO们看完硅谷高中生们拿手柄function calling接入gpt-6 astra摇摇关节就能直接开始工作之后， 毅然决然拍桌子，发现自己之前细颗粒做signal processing和收集数据的方式全是大傻逼，开始吃这些YC投资的小天才们的剩饭了， 正如他们之前试图吃Stanford 的Percy Liang他们组的OpenVLA的剩饭一样。 本质上还是OpenAI给他们偷偷续了一波命，外界看不到，内行笑哈哈，拿他们当大傻逼。

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为什么坚持Meta Muse路线不动摇 因为token用不完 做了500个10s视频 只用了两个亿token，还剩298亿😂

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惊了！Meta CFO曾在夏威夷度假时，把AI负责人Alexandr Wang拉到一边反复警告：“AI模型如果搞砸了，Meta财务就完蛋了！” Alexandr Wang首次爆料：去年年底高管团建，Susan Li多次私下警告他，如果前沿模型失败，后果“very, very bad in financial terms”。 Zuckerberg 还准备在模型验证前写下1000-2000亿美元支票，直接问Wang“你确定能成吗？” 这已经不是普通投资，是把公司押在AI上的生死局。 成功股价飞，失败财务灾难，AI军备竞赛疯狂到什么程度了？ #Meta #AI #AlexandrWang #Zuckerberg #人工智能 #MetaAI #AI竞赛 #扎克伯格 #MuseWonder #Muse https://x.com/nft_chen/status/2109850918061776987?s=46 https://x.com/firesidealpha/status/2109745950810153230/video/1

曝光 59400 · 评论 21 · 点赞 104 · 书签 52

💥震惊！Meta最强模型Muse Wonder Full，综合智能反超Claude Fable 5.1！ 官宣Muse Wonder & Wonder Full，专为个人/专业Agent打造： •AA Intelligence Index：Wonder Full 56分 > Fable 5.1（~53），仅次于Opus 5.5（58） •核心能力：Active Memory（跨对话记住偏好细节）+ Active Focus（遇阻不放弃、备选恢复、关键前确认） •实战强项：长时程编码（DeepSWE ~79%、SWE-Marathon 57.5%）领先；法律、自动化、记忆全面占优 •已上线API + Muse Code，Full订阅专享，即将接入Muse助手 从开源Llama到闭源前沿，Meta直接杀进顶级Agent赛道。 #MetaAI #MuseWonder #ClaudeFable #AIAgent #AI2026 #扎克伯格 #Muse

曝光 44630 · 评论 14 · 点赞 28 · 书签 16

太真实了！ Muse一键生成的60秒视频 宋词《望海潮》东南形胜，柳永 提示词是：以此风格继续做望海潮诗意视频

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Meta 发布 Muse Wonder：开发者今天能用，普通用户还要等 Meta 10 月 12 日发布新一代大模型 Muse Wonder，一共两个版本：Muse Wonder 主打速度，Muse Wonder Full 是完整版。扎克伯格说，这个模型让 Meta 进入了“前沿”梯队，也就是和 OpenAI、Anthropic、Google 最强模型同一档。 做这个模型的是 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）。按 Meta 的说法，14 个月前它把 AI 业务推倒重来，从底层技术栈重新搭起，第一代成果是 Muse Spark 系列。Muse Wonder 比 Muse Spark 大得多，在 Meta 吉瓦级的 Prometheus 数据中心训练。 【谁能用，怎么用】 开发者今天就能用 Muse Wonder：通过 Meta Model API（Meta 的大模型接口平台）调用，或者在 Meta 的 AI 编程工具 Muse Code 里用。 完整版 Muse Wonder Full 目前只开放给 Muse Code 的订阅用户。官方博客只写了它在 Muse Code 里可用，没提 API。 普通用户用的 AI 助手 Muse，官方博客写的是“很快”接入 Muse Wonder，先给订阅用户。扎克伯格在 X 上说的是“今天订阅就能用 Muse Wonder 驱动你的 Muse”，两边说法有出入。免费用户什么时候能用，Meta 只说会逐步把这个水平的能力带给所有人，以后还会用 Muse Wonder 开发专门的模型给所有 Muse 用户，没给时间表。 模型卡写的规格：上下文 100 万 Token，够一次放进一个中大型代码仓库；能读文字、图片、视频和音频，输出只有文字。 【和 Claude、GPT 比怎么样】 下面的成绩都来自 Meta 自己公布的对比表，对手是 Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra，全部按最高推理强度测。其中个人超级智能指数、MemoryBench、FocusBench 是 Meta 自建的测试。对手的成绩有一部分是 Meta 自己跑的，模型卡也写明，这些跑法未必为对手模型调到了最优。 Muse Wonder Full 领先的主要是三类任务。 一是替人办事的智能体任务。Meta 自建的个人超级智能指数，Muse Wonder Full 59.1 分，Claude Opus 5.5 55.2，GPT-6 Astra 54.5；跑完整业务流程的 AutomationBench，45.4 对对手最高的 41.6。 二是长时间写代码。DeepSWE 79.0，对手最高 74.2；做大型软件项目的 SWE-Marathon 57.5，对手最高 46.3。 三是法律。法律 AI 公司 Harvey 的智能体测试 13.1，对手最高 8.6。这个测试要求交付物每一项都达标，所有模型的通过率都很低。 落后的项目也不少，大多输给 Claude Opus 5.5：终端编程（Terminal-Bench）57.1 对 59.6，从零写一个完整程序（ProgramBench）59.0 对 70.5，操作电脑（OSWorld）78.4 对 81.8，健康问答 62.3 对 65.6。专业文档任务 GDP.pdf 输给 GPT-6 Astra，33.2 对 34.2。 Meta 博客里也放了第三方机构 Artificial Analysis 的综合智能指数：Claude Opus 5.5 以 58 分排第一，Muse Wonder Full 56 分排第二。开发者现在能通过 API 调用的是 Muse Wonder，它是 52 分，低于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 和 Google 的 Gemini 4 Argon（都是 53 分）。 按 Meta 给的数据，让 AI 长时间替你干活、跨对话记住你的情况，是 Muse Wonder 领先的地方；比综合能力，它还排在 Claude Opus 5.5 后面。 【Active Memory 和 Active Focus 是什么】 这是 Meta 给两项能力起的名字，也是这次发布的卖点。 Active Memory（主动记忆）：跨对话记住和你有关的重要信息，做新任务时自己判断哪些旧信息用得上，主动调出来。Meta 用自建的 MemoryBench 测这项能力：在 6.4 万到 10 万 Token 的长对话里掺进干扰内容，还有和前文矛盾、后来又更新的信息，看模型最后能不能记对关键细节。Muse Wonder 85.6 分，Muse Wonder Full 85.5，Claude Opus 5.5 81.5。 Active Focus（主动专注）：盯着一个难目标持续干下去，一条路走不通就换一条，遇到卡点自己想办法，情况变了跟着调整；需要时会问你，做重要操作前先跟你确认。Meta 用自建的 FocusBench 测这项能力，任务涉及租房、旅行、IT、理财等，模型要在多轮交互里应付各种现实障碍。 Meta 的演示里，Muse Wonder 直接在浏览器和多个 App 之间操作，根据用户的个人偏好和情况排出一份周六跑步计划。 【官方没说的】 价格：博客和模型卡都没写 API 怎么收费，也没写 Muse、Muse Code 的订阅多少钱。 开源：没说会不会开放模型权重。模型卡只提到，开发和部署期间按 Meta 的权重安全计划保护模型权重。Meta 过去的 Llama 系列是开放权重的，这次没有任何相关说法。 安全：Meta 说这一代模型防范化学、生物、放射性、核武器和网络攻击滥用的措施是它迄今最强的，同时保留了用于网络防御的能力。完整的安全评估报告“很快”发布。

曝光 40913 · 评论 58 · 点赞 115 · 书签 85

我靠，扎克伯格Ai 放大招了 最新模型muse wonder 一脚踢死Astra ，杀到了全模型第二(仅次于opus 5.5 ) 太可怕了😟 中国模型，你们也发一个王炸模型啊🙄，都等了好久了 最看好你们，偏偏你们不争气🥺

曝光 32631 · 评论 39 · 点赞 61 · 书签 17

现在我已经不好意思说："在无人关注的角落，Meta 也重置了"，经 Muse 现在已经用户量也不小了😅

曝光 27343 · 评论 47 · 点赞 51 · 书签 11

$META 今天推出MUSE WONDER，最新模型，支持付费MUSE智能体。接下去看个广告给你试用MUSE WONDER一段时间也不是不可能。每个TIER，能力不同，有不同的客户。到今天为止，个人付费智能体已经落地了，B端的智能体微软也在推出，真正的AI普世和变现才刚刚开始，CODING真的只是非常小的群体，但却加速了现在所有产品的研发速度。 所以未来，最普遍的智能体是端侧AI，类似SIRI，完全免费，手机自带；然后类似MUSE，相对更复杂模型，需要调用AI RAN，信号基站；然后类似MUSE WONDER，需要从云调用API，价格一步步上去。

曝光 25111 · 评论 19 · 点赞 124 · 书签 16

完🥚这 Muse 好像真是刷分模型😱😱😱 跑分比肩 Opus5.5，实测变成路边一条了🤣 有人让它做割草机模拟器： Opus 5.5 出来是 3A 画面 Muse出来是面团手，在卡通草地上开拖拉机 Muse API 等效才 $4.11，烧掉了他 $50 的额度 最后升级到 $200 才跑完😂

曝光 20616 · 评论 23 · 点赞 72 · 书签 9

Meta昨晚算是一枝独秀了，催化剂就是Muse Wonder和Muse Wonder Full这两款模型的发布，官方称在个人和专业智能体任务上达到行业前沿水平，这也是Meta超级智能实验室（MSL）去年重组以来推出的第一款前沿大模型。 Muse Wonder即日起通过Meta Model API和编程智能体Muse Code开放，API定价为每百万输入token 4美元、每百万输出token 20美元，与Anthropic上月发布的Claude Opus 5.5完全一样；性能更强的Muse Wonder Full不走API，只提供给Muse Code每月50美元和200美元两档的订阅用户。 还是之前聊到的：Muse走在正确的道路上，模型能力的差距也在缩小。 7月初有明确的聊到Meta在AI上机会还是很大，现在看初步被验证了：https://x.com/qinbafrank/status/2073249685780000833?s=46&t=k6rimWsEbo2D2tXolYcM-A

曝光 19199 · 评论 24 · 点赞 50 · 书签 8

Meta的Muse，装完第二天回来的人比ChatGPT多32个点 73.3%对41.3%。Sensor Tower九月新装机的数，Deedy Das贴出来的。 第8、9天就被ChatGPT追上。到第14天，Muse 22.5%，ChatGPT 26.8%。 两周后，Muse只剩第一天的约三成，ChatGPT还有六成五。 Facebook和Instagram一路推，人拉得进门。天天打开，得手里有活要它干

曝光 17995 · 评论 5 · 点赞 29 · 书签 2

这光照效果，这细节和清晰度，muse wonder 感觉确实和opus 5.5一个级别

曝光 16631 · 评论 7 · 点赞 15 · 书签 5