Meta 发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，在最大推理努力下，Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 得分分别为 52 和 56——相比 Muse Spark 1.3（max）的 48 分均有实质性提升，而发布间隔仅 6 周

Muse Wonder 已在 Meta 的第一方 API 上向用户开放，而 Muse Wonder Full 目前仅对 Muse Code 用户开放。Meta 指出，这两款模型均面向个人和专业智能体用途设计

祝贺 @AIatMeta、@finkd 和 @alexandr_wang 发布！

要点：

➤ 两款模型在整体 Intelligence Index 得分上均实现了实质性跃升。Muse Wonder Full（max）在全部十项 Intelligence Index 评估中均优于 Muse Spark 1.3（max），提升 8 分至 56。最大提升出现在智能体评估中：Terminal-Bench 4.0（+24 分，33% 至 57%）、GDPval-AA v2.1（+176 Elo，1681 至 1857）以及 AA-Briefcase（+148 Elo，1581 至 1729）。Muse Wonder（max）提升 4 个 Intelligence Index 分，达到 52，相比 Muse Spark 1.3（max）在 Terminal-Bench 4.0（33% 至 52%）和 AutomationBench-AA（58% 至 68%）上有显著改进

➤ Muse Wonder Full（max）在十项 Intelligence Index 评估中有六项跻身前三名，在智能体知识工作和科学推理方面尤为强劲。在智能体知识工作中，它在 GDP.pdf（33%）上以微弱优势领先，在 GDPval-AA v2.1（1857 Elo）上排名第 2，并在 AA-Briefcase（1729 Elo）和 AutomationBench-AA（71%）上均排名第 3。在科学推理方面，它以 33% 登顶 CritPt 排行榜，并以 63% 在 SciCode 上排名第 3。这延续了 Muse Spark 1.3（max）的相对优势，后者也在这两个领域展现出特别的能力

➤ 两款模型使用的输出 token 均少于 Muse Spark 1.3（max）。Muse Wonder（max）和 Muse Wonder Full（max）在每个 Intelligence Index 任务中均使用约 54k 输出 token，较 Muse Spark 1.3（max，60k）下降约 10%。这一用量低于同等智能水平的模型 Gemini 4 Argon（high，62k）和 Claude Fable 5.1（max w/ fallback，78k），但高于 GPT-6.1 Sol（max，38k）和 GPT-6 Astra（max，27k）。Muse Wonder Full（max）在每个 Intelligence Index 任务中使用的输入 token 比 Muse Wonder（max）少 16%（6.44M 对 7.69M），这意味着它既更智能，也更节省 token

➤ Muse Wonder（max）的每任务成本高于大多数同等智能水平的模型。尽管输出 token 使用高效，但高昂的 API 定价（每百万输入 token 4 美元，每百万输出 token 20 美元）和高输入 token 用量（每任务 7.69M）将 Muse Wonder（max）的成本推高至每个 Intelligence Index 任务 4.52 美元。这低于 Claude Fable 5.1（max w/ fallback，7.63 美元）、Claude Opus 5.5（max w/ fallback，5.98 美元）和 Claude Sonnet 5.5（max w/ fallback，5.46 美元），但高于 GPT-6 Astra（max，3.26 美元）、Gemini 4 Argon（high，1.99 美元）、GPT-6.1 Sol（max，0.72 美元）及其前代 Muse Spark 1.3（max，1.60 美元）。Muse Wonder Full 目前尚无每 token 定价，因此现阶段无法估算每任务成本

➤ 两款模型在 Coding Agent 性能上均有显著提升。Muse Wonder Full 在 Muse Code 中以最大努力在 Artificial Analysis Coding Agents Index 上达到 68，与 Claude Code 搭配 Sonnet 5.5（max，68）和 Opus 5.5（max，66）并列。Muse Wonder（max）得分为 63。相比 Muse Code 搭配 Muse Spark 1.3（max）的 54 分，这些都是实质性提升

两款新模型的其他细节：

➤ 上下文窗口：均为 1M token，与 Muse Spark 1.3 相同
➤ 定价：Muse Wonder 为每 1M token 输入 4 美元 / 缓存输入 0.20 美元 / 输出 20 美元。Muse Wonder Full 的每 token 定价尚未公布
➤ 输入模态：文本、图像、视频和音频
➤ 输出模态：文本
➤ 可用性：Muse Wonder 在发布时已在 Meta 的第一方 API 和 Muse Code 上可用，而 Muse Wonder Full 仅对 Muse Code 用户开放