财联社10月13日讯（编辑史正丞）就在Anthropic、OpenAI接连呼吁业界放缓前沿AI大模型开发之际，Meta宣布推出新模型 ，称其能力已达到业界前沿水平 。

　　当地时间周一
，Meta发布Muse Wonder以及更强的Wonder Full AI 模型
。根据Meta公布的测试数据，两款模型在多项能力测试中已经达到Fable 5.〖壹〗 、 Opus 5.5和GPT-6 Astra的相近水平 ，在某些智能体和知识工作的基准测试中甚至还略胜一筹。

　　作为背景
，去年4月Llama 4大模型遭遇惨痛失利后，扎克伯格对开发团队进行大规模重组 ，引入当时年仅28岁的汪滔（Alexandr Wang）出任首席AI官 。

　　直到今年4月
，重组后的Meta超级智能实验室才发布首款模型Muse Spark，主打低延迟
、轻量化运行
。随后几个月里 ，Meta对Spark模型进行多次迭代，到本周已经追上业界领先的前沿大模型。

　　（来源：Artificial Analysis）

　　值得一提的是
，与另外两家巨头追求的AGI（通用人工智能，即能够在大多数任务上超越人类的通用AI）不同 ，扎克伯格追求的是面向个人消费者的“个人超级智能”愿景 。

　　具体来看
，Meta Wonder此次重点强调的是两项能力：“主动记忆 ”（Active Memory）和“持续专注
”（Active Focus）
。前者让模型跨对话保留重要背景，并在处理新任务时主动调取相关信息；后者则强调面对复杂目标时持续推进 ，遇到障碍尝试其他办法
，并根据新信息调整方案。

　　这也对应着个人AI助手的一项实际需求：用户不必每次都重新介绍自己的情况，助手也能把一项需要多轮操作的工作继续做下去 。Meta展示的案例包括根据个人偏好跨应用制定跑步计划、利用个人社交媒体主页中的真实照片设计并订购定制礼品 ，以及按照复杂的人员匹配要求安排婚礼座次。

　　记忆能力的优势也体现在测试中
。在Meta内部的MemoryBench评测中
，Muse Wonder得分85.6，高于GPT-6 Astra的81.4和Opus 5.5的81.5。这项测试要求模型从长达6.4万至10万token的多轮对话中找回关键信息 ，同时应对无关内容的干扰
，以及前后冲突或后来更新的信息 。

　　编程方面，Meta强调模型能够追踪项目要求 、修改代码库 ，并持续进行测试和修订
。其公布的SWE-Marathon成绩显示，Wonder Full在这项考察超长流程软件工程任务的评测中取得57.5%的通过率
，Wonder为53.1%，高于对比表中的三款竞争模型。 更强大的模型能力也对应更高的费用  。

　　Muse Wonder通过API按用量收费 ，每百万token的普通输入
、缓存输入和输出费用 分别为4美元、0.20美元和20美元；更强的Wonder Full则通过编程工具Muse Code提供
，包含在每月50美元和200美元的订阅套餐中
。

　　扎克伯格：下面 还会加速

　　在周一的宣发活动中，扎克伯格暗示 ，Meta将进一步加大投入
，称公司“已经在着手迈向下一个台阶”。他还表示，下面 模型开发的速度“可能会让人感觉明显加快 ” 。

　　不过 ，对于外界日益担忧这项技术的发展速度将使其很快超出人类控制
，扎克伯格并不以为然
。

　　这位Meta掌门人不愿透露自己对“P(doom)
”的估计。这是硅谷热议的一个术语，指AI导致大规模毁灭的概率 。他转而主张 ，确保模型安全的责任应由各家实验室自行承担
。

　　他说：“我更倾向于相信
，AI是一项可以通过常规安全防护措施加以设计 、并以负责任的方式构建的技术，而不是那种拟人化的AI想象——认为它会自行其是。”

　　扎克伯格此前曾反对Anthropic掌门达里奥·阿莫代伊
、OpenAI掌门山姆·奥尔特曼等AI实验室领导人提出的呼吁 ，即整个行业应当“放缓 ”AI开发 。他还在制定美国总统特朗普的白宫《超级智能协议》中发挥了关键作用，这份协议确立了行业自律原则。

　　成绩背后离不开重金投入

　　在同日上线的科技播客Cheeky Pint里
，扎克伯格和汪滔举着酒杯，披露了一些Meta重组AI团队背后的故事
。

　　扎克伯格表示 ，去年年底高管团队开会时
，他曾问过汪滔，下面 公司要投入1000亿或2000亿美元 ，你确定这能成功么？

　　汪滔回忆称
，去年年底时，他手头只能给出有关研究进展的“氛围报告
” ，只能说“感觉不错”
，但完全不清楚到底会不会成功。

　　汪滔还透露，去年年底高管团队在夏威夷开会的时候 ，苏珊·李（Meta首席财务官）好几次把他拉到一边
，“警告 ”他如果这件事情不成功，从财务角度来说会非常糟糕 。

　　扎克伯格随后透露 ，运营一个吉瓦的数据中心，大概一年花费在150亿美元这个量级
，同时前置的建设资本支出大概需要500-600亿美元
。

　　对于巨额AI投入如何获得回报，扎克伯格表示 ，Meta计划通过免费或低价服务扩大Muse的用户规模
，吸引更多合作伙伴接入，并形成网络效应。在此基础上 ，公司可以通过高级功能订阅、商业服务分成 、模型API和企业服务等渠道实现变现 。

　　Meta创始人说道：“如果你想立即在Muse里开始使用Muse Wonder
，那么，你要做的就是付费订阅
。所以我认为那会是一笔大生意。”

（文章来源：财联社）