Meta正式发布Muse Wonder和Muse Wonder Full两款新模型。在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3的最高推理努力下，两款模型分别斩获52分和56分，较仅隔6周发布的Muse Spark 1.3（最高48分）实现显著提升。
目前，Muse Wonder已面向Meta官方API用户开放，而Muse Wonder Full仅限Muse Code用户使用。Meta表示，这两款模型专为个人及专业智能体应用打造。
智能指数大幅跃升
Muse Wonder Full在全部十项智能指数评估中均优于Muse Spark 1.3，总分提升8分至56分，并在六项评估中进入前三。其在智能体知识工作和科学推理领域表现强劲：在GDP.pdf上以33%得分微弱领先，GDPval-AA v2.1排名第二（1857 Elo），AA-Briefcase和AutomationBench-AA均位列第三。科学推理方面，CritPt排行榜居首（33%），SciCode排名第三（63%）。
Muse Wonder总分提升4分至52分，在Terminal-Bench 4.0（从33%升至52%）和AutomationBench-AA（从58%升至68%）上进步明显。
Token效率优化与成本分析
两款新模型的输出Token消耗均低于前代。Muse Wonder和Muse Wonder Full每项任务平均使用约54k个输出Token，较Muse Spark 1.3（60k）下降约10%。这一用量低于Gemini 4 Argon（62k）和Claude Fable 5.1（78k），但高于GPT-6.1 Sol（38k）和GPT-6 Astra（27k）。此外，Muse Wonder Full的输入Token用量比Muse Wonder少16%（6.44M vs 7.69M），展现出更高的Token效率。
成本方面，Muse Wonder单次智能指数任务成本为4.52美元。尽管其输出Token效率高，但受限于较高的API定价（输入$4/百万Token，输出$20/百万Token）及较高的输入用量，其成本低于Claude Fable 5.1（$7.63）、Claude Opus 5.5（$5.98）和Claude Sonnet 5.5（$5.46），但高于GPT-6 Astra（$3.26）、Gemini 4 Argon（$1.99）、GPT-6.1 Sol（$0.72）及Muse Spark 1.3（$1.60）。由于Muse Wonder Full尚未公布按Token计价细节，其单次任务成本暂无法估算。
编码能力与其他规格
在编码智能体性能上，Muse Wonder Full在Artificial Analysis编码智能体指数中获得68分，与使用Sonnet 5.5和Opus 5.5的Claude Code相当；Muse Wonder得分为63分，均显著高于使用Muse Spark 1.3的Muse Code（54分）。
其他关键规格如下：
- 上下文窗口：均为1M Token，与前代保持一致。
- 定价：Muse Wonder为输入$4/百万Token（缓存输入$0.20），输出$20/百万Token；Muse Wonder Full单价未公布。
- 模态支持：支持文本、图像、视频和音频输入，仅输出文本。
- 可用性：Muse Wonder同步支持Meta官方API和Muse Code；Muse Wonder Full仅限Muse Code使用。