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Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 系列,Muse Wonder Full 以 56 分跻身 AI 顶级梯队

AI 导读

Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两个版本,在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上分别得分 52 和 56,前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。

同一新闻,精选展示《Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型,主打个人与专业智能体能力》

正文

Meta 发布其前沿模型 Muse Wonder,包含两个版本,两者均跻身当前最佳 AI 模型之列。

Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 56 分,而 Muse Wonder 为 52 分。其前代 Muse Spark 1.3 为 48 分,这意味着它从中端模型实现了显著跃升。

最大的提升体现在智能体评估中,这类测试衡量 AI 模型独立处理复杂任务的能力。在 Terminal-Bench 4.0 上,性能从 33% 跃升至 57%。Muse Wonder Full 在十项基准测试中有六项进入前三,这对 Meta 来说是一个强劲的结果,此前其开放 Llama 模型经历了一段疲软期,如今似乎已经恢复。

Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 56,跻身顶级前沿模型之列。| 图片:Artificial Analysis

Meta 强调了两项新功能。“Active Memory”让模型能够跨对话记住关键信息,并在需要时回忆起来。“Active Focus”是模型坚持处理困难任务、尝试替代方法,并在情况不明时提出后续问题的能力。两者都是 Meta 宣传其个人 AI 智能体的核心卖点,该智能体可以访问日历、消息和文档。

两个模型都支持一百万 token 的上下文窗口,并接受文本、图像、视频和音频作为输入。Muse Wonder 可通过 Meta 的 API 和 Muse Code 使用,而 Muse Wonder Full 目前仅限 Muse Code 用户使用。Muse Wonder 很快也将为 Muse 应用提供支持,首先面向付费订阅用户。随着时间推移,Meta 计划基于它构建面向所有用户的专用模型。

编码能力大幅跃升,但事实性知识落后

两个模型在编码方面都显示出巨大进步。Muse Wonder Full 在 Coding Agents Index 上达到 68 分,与 Claude Code 和 Sonnet 5.5 持平。Muse Wonder 得分为 63,高于前代的 54。

事实性知识仍是短板。在 AA-Omniscience 知识测试中,Muse Wonder Full 仅得 30 分,Muse Wonder 得 25 分。这远远落后于 Claude Opus 5.5(46)、GPT-6 Astra(43)和 Gemini 4 Argon(42),这表明 Wonder 系列构建在一个比竞争对手更小的基础模型之上。较低的幻觉率有助于弥补这一差距。与上一代相比,Muse Wonder Full 将幻觉率从 33% 降至 23%,在所有指数得分至少 45 分的模型中位列第二低。只有 Gemini 4 Argon(15%)的幻觉率更低。

Meta 在其博客文章中回应了一个常见批评,即 Muse 模型针对基准测试进行了调优,但在实际使用中表现不佳。该公司表示,Muse Wonder Full 在未参与训练优化的陌生任务上表现好于预期,并将此归功于更强大的基础模型。

Meta 的官方基准测试结果显示,这家在线广告公司已经赶上了领先的前沿模型。| 图片:Meta

据 Vals AI 称,在 Vals AI Index 上,Muse Wonder Full(Max)首次亮相便位列第五,并击败了所有 OpenAI 模型。只有当前的 Anthropic 模型得分更高。Muse Wonder 位列第十。

最大的提升来自编程和数学。在 ProofBench 这一用于数学证明的私有基准测试中,Muse Wonder Full 解决了 100 道题中的 94 道,而其前代仅解决了 58 道。这使其仅落后顶级模型(99 到 100)五到六分。在 Terminal-Bench 4 上,Muse Wonder Full 的得分翻倍,同时输出 token 减少了 30%。在金融和法律任务上的表现与前代持平,最多下降两分。

性能提升伴随着高昂代价

根据 Artificial Analysis 的数据,Muse Wonder 在 Intelligence Index 上每项任务花费 4.52 美元,几乎是 Muse Spark 1.3(1.60 美元)的三倍。Token 定价也有所上涨,每百万输入 token 为 4 美元,输出为 20 美元,而前代分别为 1.25 美元和 4.25 美元。Muse Wonder 每项任务还多使用 28% 的输入 token,而这些占到了总成本的 76%。

这使 Muse Wonder 的定价低于 Claude Fable 5.1(7.63 美元)和 Claude Opus 5.5(5.98 美元),但高于 GPT-6 Astra(3.26 美元)、Gemini 4 Argon(1.99 美元)和 GPT-6.1 Sol(0.72 美元)。Muse Wonder Full 的 token 定价尚未公布。这两款模型的输出 token 都比其前代少约 10%。

Meta 表示,它在自有的 Prometheus 数据中心以吉瓦级规模训练了这些模型。更多细节见模型卡。

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来源:The Decoder:AI News · the-decoder.com