Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder，主打长期记忆与长任务智能体
Meta 超级智能实验室于 10 月 12 日（美国时间）发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，支持文本、图片、视频、音频输入和 100 万 token 上下文，API 定价为每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元。
Meta 超级智能实验室在美国时间 10 月 12 日发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是 Meta 在 Alexandr Wang 重组 AI 团队后推出的首个"前沿级"模型。此前 Meta 发布的 Muse Spark 主打轻量、低延迟，这次的 Wonder 系列则面向更复杂的长任务。
- 能力定位：官方强调"主动记忆（Active Memory）"和"主动聚焦（Active Focus）"，能在数天、数周的长期使用中记住用户的重要信息，并持续推进长任务；据 Meta 自测，其在 MemoryBench 记忆基准上的得分高于同类前沿模型；
- 多模态输入：模型卡显示支持文本、图片、视频、音频输入，输出为文本，推理上下文 100 万 token；
- 获取方式：Muse Wonder 已通过 Meta Model API 和 Muse Code 开放，定价每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元（缓存输入 0.2 美元）；更强的 Muse Wonder Full 不走 API，仅向 Muse Code 的 Power / Maximum Usage 订阅用户开放；
- 后续计划：Meta 表示 Muse Wonder 很快会接入 Muse 助手，先向订阅用户推出。
模型在 Meta 位于美国俄亥俄州的 Prometheus 数据中心训练完成。更多细节可参考 Meta 官方博客 和 开发者博客。
对创作者意味着什么： "记得住你"的模型对内容创作很实用——账号定位、选题风格、常用素材和过往脚本都可以让 AI 长期记住，减少每次重复交代背景。视频、音频可以直接作为输入，也方便用它来拆解爆款视频、整理口播稿。不过该模型目前主要面向海外开发者和订阅用户，国内创作者短期内更适合关注同类国产工具的"记忆"功能更新。
信息来源：TechCrunch / Meta 官方博客（本文为编辑整理改写）
