Meta 的 Superintelligence Lab 发布了一对新的最先进模型于周一发布，Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，代表该公司首次尝试前沿模型。
Muse Spark 旨在成为一个能够在低延迟下运行的轻量级模型，而 Wonder 系列模型则更大，据说能力更强，基准测试分数更高，在编码等复杂任务上表现更好。
根据 Meta 的测试（展示在模型卡中），Wonder 和 Wonder Full 达到了与 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 相当的基准测试分数。
“它们共同标志着我们扩展阶梯上的下一步，也是迈向个人超级智能的重大飞跃，”Meta 关于这些模型的博客文章写道。
这种规模也反映在定价上：通过 Meta Model API 访问，Wonder 的价格为每百万输入 token 4.00 美元、每百万输出 token 20.00 美元，使其成本与 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 大致相当。
值得注意的是，Wonder Full 将仅对 Muse Code 订阅者开放，不会通过 API 提供服务。这两个模型还将用于驱动 Muse 智能体。
与 Meta 对开发能够长期执行任务的个人助手的兴趣一致，该公司特别强调了新模型保留和综合用户所给信息的能力，Meta 将这一特性称为“主动记忆”。
为了实现更好的回忆，Meta 强调了MemoryBench 基准测试，该测试对持续学习和记忆构建框架提出挑战。根据该公司的测试，Muse Wonder 目前在 MemoryBench 上的得分高于 Fable、Opus 或 Astra。
“我们投入了大量精力，确保你的模型能够记住对你重要的事情，跨越数天、数周、数月乃至更久，”研究科学家 Kavya Kopparapu 在随发布一同发布的视频中说道。
这些新模型是自 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 重组 Meta 的 AI 工作以来首次发布的前沿模型于去年八月。此后，Meta 发布了其轻量级 Muse Spark 模型和Muse 智能体，但一直避免发布 OpenAI 和 Anthropic 所著称的那种最先进模型。
根据该文章，这些模型在 Meta 的位于俄亥俄州中部的 Prometheus 数据中心，该数据中心于今年早些时候上线。
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Russell Brandom 自 2012 年起一直报道科技行业，重点关注平台政策和新兴技术。他此前曾在 The Verge 和 Rest of World 工作，并为 Wired、The Awl 和 MIT's Technology Review 撰稿。 可通过以下方式联系他：[email protected]或通过 Signal 联系，号码为 412-401-5489。