MODEL

Muse Wonder

Meta 推出面向个人与专业智能体的前沿推理模型系列 Muse Wonder，由 Alexandr Wang 领导的 Meta 超级智能实验室（MSL）历时 14 个月重组研发。模型引入 Active Memory（主动记忆）与 Active Focus（主动专注），支持 100 万 token 上下文与长程复杂工具调用。社区实测指出，其在公开评测集表现极高但引发“BenchMax”（针对 benchmark 激进优化）争议，多步 Agent 思考与调用致 token 消耗极快（“TokenWonder”），且受地区政策限制在部分区域无法直接登录访问，复杂空间与 3D 建模任务也存在明显短板。

发布日期：

2026-10-12

参数量：

未公开

架构：

未公开

输入输出：

文本 + 图像 + 视频 → 文本

交互方式：

流式输出

开放方式：

闭源

组织：

Meta