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）