Meta Muse Wonder模型分版本下放：主动记忆与专注能力落地
IT之家 11 月 7 日消息，Meta 在上月发布了 Muse Wonder 系列模型。当地时间 11 月 6 日，Meta 宣布推出基于 Muse Wonder 训练的现有模型专用版本，并全面推送给 Muse 与 Meta AI 用户。 在发布 Muse Wonder 时，Meta 首次推出了主动记忆（Active
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Muse Wonder 系列是 Meta 在 2026 年 10 月 12 日（美东时间）正式发布的新一代人工智能模型，分两个版本：主打快速前沿性能的 Muse Wonder，和完整版 Muse Wonder Full。扎克伯格说，它比之前的 Muse Spark 规模更大、能力更强，是 Meta 走向“个人超级智能”的重要一步。Muse 则是 Meta 2026 年 9 月推出的个人 AI 智能体，能帮用户买杂货、订行程，和 Meta 旗下社交应用打通，上线后拿过美国苹果与安卓应用商店下载榜第一。Meta AI 是 Meta 面向更广人群的 AI 助手。
这次下放的两项核心特性，Meta 是这么解释的。“主动记忆”（Active Memory）指模型能在不同对话之间一直保留与用户相关的重要背景，并主动去查与当前任务有关的细节；至于持久存储、删除、审阅和授权，交给上层应用的记忆模块管。“主动专注”（Active Focus）说的是模型碰上难啃的目标时，会换不同办法试、越过障碍，并随新信息调整动作。
Meta 公布的内部评测给出了两组数：接上新模型后，Muse 在 90% 的任务里能正确调用关键上下文，此前是 76%；Muse 在 Meta“个人超级智能指数”上得分 47%，此前为 38%。这些数字都是 Meta 自己报的，目前还没有第三方独立评测。
获取方式上，开发者可以通过 Meta Model API 和 Muse Code 用上 Muse
Wonder，Muse Wonder Full 只对 Muse Code 订阅用户开放；个人 AI 助手 Muse 里的新模型优先给订阅用户，订阅价每月 20 美元或 100 美元。Muse Wonder 系列走的是闭源路线。公开资料显示，该系列训练于 Meta 的吉瓦级 Prometheus 超算集群，原生支持 100 万 token 超长上下文，文本、图像、视频、音频全模态输入都能接；它也是 Meta 超级智能实验室（MSL）重建技术栈约 14 个月后推出的第二代成果。
