Muse Wonder 运营中

Muse Wonder 是 Meta 超级智能实验室推出的前沿模型，建立在 Muse Spark 基础上，具备跨对话长期记忆和自主坚持长任务的能力，遇阻会主动换方案、重要操作前先与用户确认，覆盖保险理赔、法律金融等专家场景及编程任务。模型分两个版本，标准版通过 Meta API 和 Muse Code 开放，完整版仅面向 Muse Code 订阅用户。官方评测显示其长期记忆和长周期编程表现已超过 Claude Opus 5.5。

Active Memory 长期记忆：跨对话记住用户重要信息，做事时主动调用相关部分。
Active Focus 长任务坚持：盯住目标持续执行，路不通就换办法，重要操作前先与用户确认。
生活代理任务：订餐厅、查空位、排婚礼座位表、核对保险理赔等真实场景执行。
编程能力：长周期编程任务表现领先，可构建应用和游戏。
多模态输入：处理图片、文档等素材，如拍账单加保险卡核对理赔。

更大基座模型：在吉瓦级数据中心训练的更大基座，让后训练收益更易迁移到陌生任务。
后训练对准真实任务：针对订餐厅等真实任务中的卡壳专门训练，鼓励试错而非停滞。
分思考档位推理：提供多档思考程度，随思考时间加长持续提升表现。
安全对齐框架：按 Meta Superintelligence Scaling Framework 训练，拒绝泄露隐私和有害请求。

访问开发者平台：打开 https://dev.meta.ai/ 注册 Meta 开发者账号。
获取 API Key：在控制台创建密钥，用于调用 Meta Model API。
选择模型：API 中选 muse-wonder-1.0 模型（muse-wonder-full-1.0 仅 Muse Code 订阅可用）。
调用 API：将 base URL 指向 https://api.meta.ai/v1，兼容 OpenAI/Anthropic SDK 直接接入现有项目。
按量计费：按每百万 token 输入 $4、输出 $20 计费，缓存读取仅 $0.2。
使用 Muse Code：安装 Muse Code 编程 Agent，登录后可直接调用 Wonder 模型辅助开发。

长期记忆领先：MemoryBench 得分 85.6，超越 Claude Opus 5.5 的 81.5。
长任务坚持力强：Active Focus 使其在 DeepSWE、SWE-Marathon 等长周期编程任务上排名第一。
泛化能力出色：更大基座让后训练收益迁移到未见过的陌生任务，避免刷榜式优化。
真实场景导向：针对订餐厅、理赔核对等生活任务训练，而非只做基准测试。
速度快：主打快速响应，兼顾效率与智能深度。
价格有竞争力：API 定价与 Claude Opus 5.5 持平，远低于更高端模型。
生态整合：深度绑定 Meta 全家桶，代理体验闭环。

项目地址：https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/

编程开发：开发者通过 Muse Code 调用模型完成从代码编写到调试部署的长周期开发任务，遇错时自主换方案持续推进。
生活服务：用户以自然语言下达订餐厅、查空位、排婚礼座位表等多步骤指令，模型跨对话记住偏好并执行到底。
保险理赔：用户拍摄急诊账单并上传保险卡正反面，模型自动核对理赔金额与保险条款，发现异常前与用户确认。
电商购物：模型从用户 Instagram 相册提取照片，按需求设计个性化商品完成下单支付流程。
专业文书：模型解读租房合同、梳理个人财务报表，为法律、金融等场景提供初步分析并标注需要人工复核的条款。