Muse Wonder 是 Meta 团队自己称为前沿模型的第一款模型，对开发者来说现在就是一个实实在在的选项：你可以通过 API 调用，价格是每百万输入 token $4，每百万输出 token $20。更强的 Muse Wonder Full 则是另一回事，Meta 只在一款编程订阅里提供它（TechCrunch）。
在你被那些基准测试图表吸引之前，最值得先搞懂的就是这种区别。两个模型都是全新发布，你看到的很多数据都来自 Meta 自己，所以我们标注了每个说法是谁提出的。
Meta 发布了什么
Meta Superintelligence Labs 推出了两个模型：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。它们比 Meta 先前发布的轻量模型 Muse Spark 更大，Meta 称它们在编码等复杂任务上表现更好（TechCrunch）。Meta 的卖点围绕 agent 展开，也就是替你完成长任务的软件。它点出了两个特性：Active Memory（在多轮对话间记住与你有关的重要信息）和 Active Focus（遇到阻碍时继续推进，而不是中途放弃）（Meta）。
模型卡显示它支持文本、图像、视频和音频输入，输出为文本，上下文窗口为 100 万 token（Meta 模型卡）。Meta 表示之后会发布更完整的安全报告（Meta）。
背景值得了解一下。Meta 的消费级 agent Muse 刚上线不久，跑在更轻量的 Muse Spark 上（TechCrunch）。Wonder 则是 Meta 说将为它提供动力的更重量级引擎。TechCrunch 指出，这是 Alexandr Wang 去年重组 Meta AI 业务以来的第一个前沿模型，此前 Meta 一直没有推出 OpenAI 和 Anthropic 那种旗舰级模型。Meta 的 CEO 称这是一个"把我们带到前沿"的模型（Euronews）。
在哪能用，多少钱
Meta 表示，Wonder 现在已经可以通过 Meta Model API 和它的编程产品 Muse Code 使用，而 Wonder Full 仅限 Muse Code 订阅用户。面向普通用户的上线会晚一些：Wonder 很快会进入 Muse 助手，订阅用户优先（Meta）。如果你只想用助手，我们的目录里有 Meta AI 的条目，API 方面可以看 Meta AI Developer 页面。
这是它和 Llama 的分野所在。Meta 靠可下载的模型打出了名气。VentureBeat 直接转述了 Meta 的说法：两个 Wonder 模型都不会发布可下载的权重（VentureBeat）。开放的是小型的 Muse Glimmer，一个 300 亿参数的模型，Meta 把它列在 Hugging Face 上（Meta developers），采用 Apache 2.0 许可证（模型卡）。
价格方面，根据 VentureBeat 的定价表，$4 和 $20 与 Claude Opus 5.5 的标价相同（VentureBeat）。Wonder Full 根本没有按 token 计费的价格。Muse Code 的套餐是每月 $5、$15、$50 和 $200，Wonder Full 从 $50 档起可用（Meta 帮助中心）。这些套餐默认开启 Contributor 模式，也就是允许 Meta 用你的 prompt、代码和输出来训练模型。你可以随时关掉，Meta 说明这个开关针对的是之后的内容（Meta 帮助中心）。
如果你的代码是保密的，这个默认设置比任何基准测试都重要。走 API 更稳妥：Meta 的定价页说明，Standard 模式的内容不会用于训练，而且 API 上的 Wonder 不提供 Contributor 模式（[Meta 定价]({PRC})）。
Meta 怎么说，外部测试又发现了什么
Meta 称，Wonder 和 Wonder Full 在个人与职业 agent 任务、记忆和编码方面都达到了业界最先进水平。它的模型卡把这两个模型与 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5（均为最高推理强度）做了对比，并表示 Wonder 在 MemoryBench 上全部胜出，而 MemoryBench 是 Meta 自己做的基准测试（TechCrunch、模型卡）。不过要看小字部分。Meta 说它对竞品模型的测试是尽力而为，同一模型有多个分数时，取的是最高的那个。
独立机构的数据没那么好看，但更有参考价值。Artificial Analysis 的智能指数里，Wonder Full 是 56，Opus 5.5 是 58，GPT-6 Astra 是 53，Wonder 是 52（[VentureBeat]({VB})、Artificial Analysis）。
具体到单项测试，结果就分化了。Wonder Full 在长时间运行的软件基准 SWE-Marathon 上领先，得分 57.5，Opus 5.5 是 46.3，Astra 是 42.5。Opus 5.5 在总指数、Terminal-Bench 和 HealthBench Pro 上仍略占上风，JobBench 则是 75.4 对 75.3 的险胜（VentureBeat）。这张表混合了第三方和 Meta 自己跑的结果，而且 Meta 的模型卡也承认，SWE-Marathon 那一行不是严格受控的对比，因为部分模型是在各自厂商的编程工具里跑的（模型卡）。
与 GPT-6 Astra、Gemini 和 Claude 比较
在获取方式上，Wonder 更接近闭源阵营，而不是以前的 Meta。它比 OpenAI 的顶级档便宜：GPT-6 Astra 的标价是每百万 token 输入 $10、输出 $50（OpenAI 定价），我们在 GPT-6 Astra 详解里讲过。OpenAI 更便宜的 GPT-6 Sol 标价是 $2 和 $10，所以在那一档上 Wonder 并不算划算。对比 Anthropic，价格和 Opus 5.5 一样，你只能根据效果和条款来选，而不是价格。两边都可以在 ChatGPT 或 Claude 应用里试用。
Gemini 是个空白。Meta 的模型卡没有和它对比，我们也没见过正面较量的结果，所以不瞎猜。Google Gemini 凭自身实力仍然该留在你的备选清单里。想看更全面的格局，可以看我们的 LLM 排行榜和 AI 模型与 LLM 榜单。
谁现在就该试，谁该再等等
如果你在做 agent 或编程工具，能接受 API 条款，并且已经有自己的测试集，现在就可以试。把 Wonder 放在你现在用的模型旁边，比较每个完成任务的成本，因为 Artificial Analysis 估算 Wonder 在指数中平均每个任务约 $4.52，Opus 5.5 是 $5.98，Astra 是 $3.26（[VentureBeat]({VB})）。如果你想要一个日常聊天助手，就再等等，Muse 应用的上线还没发生。如果你需要开放权重，就别考虑了。如果你是个人开发者，在考虑 $200 的 Muse Code 套餐，要记住这笔钱买到的是 Wonder Full 的使用权，但同时也带着前面说的训练默认设置。
一次公平的测试只要一个下午。挑十个你已经在花钱让模型做的任务，分别用 Wonder 和你现在的模型跑一遍，比较三件事。
- 有多少任务在你不插手的情况下正确完成。
- 每次运行消耗了多少 token，因为 Wonder 可能想得更久。
- 你们的法务或隐私团队能不能接受 Meta 的 API 条款。
再提醒一点：它太新了。独立的评测还很少，Meta 的安全报告还没出来，而且这么小的基准差距，一旦大家拿真实工作负载去测，往往会变。
常见问题
Muse Wonder 是开源的吗？
不是。Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 都没有可下载的权重。开放的是小型的 Muse Glimmer 模型。
Muse Wonder 多少钱？
通过 Meta Model API 调用，每百万输入 token $4，每百万输出 token $20。Wonder Full 没有 API 价格，只在 Muse Code 套餐里提供，套餐每月 $5 到 $200，Wonder Full 从 $50 档起可用。
Muse Wonder 比 GPT-6 Astra 或 Claude 更好吗？
Meta 说它们不相上下，在记忆方面领先。Artificial Analysis 给 Wonder Full 的分数高于 Astra、低于 Opus 5.5，而 Wonder 本身比 Astra 低一分。
我能在 Meta AI 应用里用 Muse Wonder 吗？
暂时不行。Meta 表示 Wonder 很快会进入 Muse 助手，订阅用户优先。在那之前，助手跑的是 Meta 更轻量的模型，所以你现在在应用里体验不到 Wonder 的优势。