Meta 已发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，在最大推理强度下 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 得分分别为 52 和 56 - 相较于得分为 48 的 Muse Spark 1.3（max），两者均有实质性提升，且发布间隔仅为 6 周
Muse Wonder 可供使用 Meta 第一方 API 的用户使用，而 Muse Wonder Full 目前仅对 Muse Code 用户开放。Meta 指出，两款模型均专为个人和专业智能体用途而设计
祝贺 @AIatMeta、@finkd 和 @alexandr_wang 的发布！
核心要点：
➤ 两款模型在整体 Intelligence Index 得分上均表现出实质性跃升。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 分。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 分数，达到 52 分，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 评估中的六项中位列前三，在智能体知识工作和科学推理方面尤为出色。在智能体知识工作方面，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，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，并在 SciCode 上以 63% 排名第 3。这延续了 Muse Spark 1.3（max）的相对优势，后者在这两个领域同样表现出色
➤ 两款模型的输出 token 使用量均低于 Muse Spark 1.3（max）。Muse Wonder（max）和 Muse Wonder Full（max）每个 Intelligence Index 任务各使用约 54k 输出 token，比 Muse Spark 1.3（max，60k）降低约 10%。这一使用量低于智力相近的模型 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）每个 Intelligence Index 任务使用的输入 token 比 Muse Wonder（max）少 16%（6.44M 对 7.69M），这意味着它既更智能又更具 token 效率
➤ Muse Wonder（max）的每任务成本高于大多数智力相近的模型。尽管输出 token 使用效率高，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）以及较高的输入 token 使用量（每任务 7.69M）使 Muse Wonder（max）的成本达到每个 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 目前尚未提供按 token 定价，因此现阶段无法估算每任务成本
➤ 两款模型在编程智能体性能上均取得显著提升。Muse Wonder Full 在最大推理强度下于 Muse Code 中的 Artificial Analysis Coding Agents Index 得分为 68，与搭配 Sonnet 5.5 的 Claude Code（max，68）和 Opus 5.5（max，66）并列。Muse Wonder（max）得分为 63。相较得分为 54 的 Muse Code with Muse Spark 1.3（max），这是实质性提升
两款新模型的其他细节：
➤ 上下文窗口：各为 1M token，与 Muse Spark 1.3 相比无变化
➤ 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 的按 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 在发布时即可通过 Meta 第一方 API 和 Muse Code 使用，而 Muse Wonder Full 仅对 Muse Code 用户开放
