Meta推出Muse Wonder与Muse Wonder Full：面向智能体的新一代前沿大模型

日前，Meta正式发布了其迄今最强能力的大模型系列“Muse Wonder”，包含 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个版本。官方表示，这是Meta在历经14个月AI架构重构后交出的成果，旨在为个人与专业领域提供前沿级别的智能体（Agent）能力，在代码编写、金融、法律以及健康等场景下全面发力。

从“重建地基”到“冲击前沿”

Muse Wonder 系列建立在此前 Muse Spark 模型打下的基础之上。Meta表示，过去14个月里，其AI团队完成了从底层架构重建到前沿突破的完整跨越。新模型在个人与职业智能体任务上表现卓越，能够处理诸如理赔申请、读懂租赁合约、分析个人财务状况以及构建可运行的应用程序等复杂工作。

两大AI能力：Active Memory 与 Active Focus

针对“真实世界的工作是跨时间展开的”这一特点，Meta为新模型配备了两项核心能力。

• Active Memory（主动记忆）：能够跨对话保留重要信息，并在执行任务时带回相关内容，避免智能体“失忆”
• Active Focus（主动专注）：当任务受阻时仍能持续朝目标推进，尝试其他方法、从错误中恢复，并在必要时主动询问澄清，重要操作前先行确认

简单来说，Muse Wonder 不只是“给出答案”，而是能够逐渐像一个敬业的助手那样把一件事跟踪到底，这正是智能体应用最看重的可靠性。

聚焦专业场景，护城河明显

从官方公布的评测数据看，Muse Wonder 系列在多个专业与智能体基准上表现亮眼。例如在面向法律智能体的 Harvey LAB-AA 评测中，Muse Wonder Full 取得了明显领先的分数；在 JobBench（专业工具使用） 与 MemoryBench（记忆上下文） 等指标上也位居前列。在超长程编码项目 SWE-Marathon 上，其成绩同样超越了多款竞品。

Muse Wonder 支持文本、图像、视频、音频等多种输入，输出为文本，上下文长度达100万Token，适合处理跨会话、信息密集的真实任务。

安全与责任：面向更真实的“私人助手”

由于这些模型可能接管用户在消息、日程与文档中的真实事务，Meta在安全层面投入了大量工作：模型被训练成在未经授权时不分享私密信息、拒绝协助实施真正有害的行为，并致力于提升系统安全性、加固对网络攻击的防御。同时，开发者与安全团队仍可使用该模型在自身代码库中查找漏洞、强化防御体系。

Meta表示，所有评测与发布均遵循其超级智能扩展框架的安全标准，完整的安全评估报告后续也将公开。

商用落地与生态

目前，Muse Wonder 已通过 Meta Model API 与 Muse Code 面向开发者开放；Muse Wonder Full 则对 Muse Code 订阅用户开放。接下来，Muse Wonder 还将率先成为 Meta 旗下个人AI助手 Muse 的强大底层支持，未来逐步推送给更多用户。

小结：Meta通过Muse Wonder系列正式向AI智能体赛道发起正面对标，凭借主动记忆、主动专注与专业场景评测的突出表现，有望重塑个人与专业智能助手的体验。随着其逐步落地进入Muse生态，这场关于“下一代AI入口”的竞争，才刚刚开始。

本文内容基于公开网络资讯整理