Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，智能指数得分达 52 和 56
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 最高推理档下分别得 52 和 56 分，较 Muse Spark 1.3（max）的 48 分明显提升，发布间隔仅 6 周。
原文给出智能指数、token 用量和单任务成本三组对比，读者可据此判断新模型相对前代与同类的性价比位置。
Meta 已发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，在最大推理强度下分别取得 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 分数 52 和 56——相比 Muse Spark 1.3（max）的 48 均有显著提升，而两者发布间隔仅 6 周
Muse Wonder 可通过 Meta 第一方 API 使用，而 Muse Wonder Full 目前仅面向 Muse Code 用户提供。Meta 指出，这两款模型均面向个人及专业智能体场景设计
祝贺 @AIatMeta、@finkd 和 @alexandr_wang 发布新模型！
核心要点：
➤ 两款模型的 Intelligence Index 总分均有显著跃升。Muse Wonder Full（max）在全部十项 Intelligence Index 评测中均优于 Muse Spark 1.3（max），提升 8 分至 56 分。智能体类评测提升最大：Terminal-Bench 4.0（+24 分，33% 升至 57%）、GDPval-AA v2.1（+176 Elo，1681 升至 1857）、AA-Briefcase（+148 Elo，1581 升至 1729）。Muse Wonder（max）的 Intelligence Index 提升 4 分至 52 分，相比 Muse Spark 1.3（max）在 Terminal-Bench 4.0（33% 升至 52%）和 AutomationBench-AA（58% 升至 68%）上均有明显改进
➤ Muse Wonder Full（max）在十项 Intelligence Index 评测中有六项进入前三，在智能体知识工作和科学推理方面表现尤为突出。在智能体知识工作方面，它以 33% 微弱领先 GDP.pdf，在 GDPval-AA v2.1 中排名第二（1857 Elo），在 AA-Briefcase（1729 Elo）和 AutomationBench-AA（71%）中均排名第三。在科学推理方面，它以 33% 位居 CritPt 榜首，在 SciCode 中以 63% 排名第三。这延续了 Muse Spark 1.3（max）的相对优势——后者在这两个领域同样表现出色
➤ 两款模型的输出 token 用量均低于 Muse Spark 1.3（max）。Muse Wonder（max）和 Muse Wonder Full（max）每项 Intelligence Index 任务的输出 token 均约为 54k，较 Muse Spark 1.3（max，60k）下降约 10%。这一用量低于同等智能水平的 Gemini 4 Argon（high，62k）和 Claude Fable 5.1（max w/ fallback，78k），但高于 GPT-6.1 Sol（max，38k）和 GPT-6 Astra（max，27k）。Muse Wonder Full（max）每项 Intelligence Index 任务的输入 token 比 Muse Wonder（max）少 16%（6.44M 对 7.69M），意味着它既更智能，token 效率也更高
➤ Muse Wonder（max）的每任务成本高于大多数同等智能水平的模型。尽管输出 token 使用高效，但溢价 API 定价（输入每百万 token 4 美元，输出每百万 token 20 美元）和高输入 token 用量（每任务 7.69M）使其每项 Intelligence Index 任务成本达到 4.52 美元。这低于 Claude Fable 5.1（max w/ fallback，7.63 美元）、Claude Opus 5.5（max w/ fallback，5.98 美元）和 Claude Sonnet 5.5（max w/ fallback，5.46 美元），但高于 GPT-6 Astra（max，3.26 美元）、Gemini 4 Argon（high，1.99 美元）、GPT-6.1 Sol（max，0.72 美元）及其前代 Muse Spark 1.3（max，1.60 美元）。Muse Wonder Full 目前尚无按 token 计价信息，因此现阶段无法估算其每任务成本
➤ 两款模型在 Coding Agent 性能上均有显著提升。Muse Wonder Full 在 Muse Code 中以最大强度取得 Artificial Analysis Coding Agents Index 68 分，与 Claude Code 搭配 Sonnet 5.5（max，68）和 Opus 5.5（max，66）持平。Muse Wonder（max）得分为 63。相比 Muse Code 搭配 Muse Spark 1.3（max）的 54 分，均有显著提升
➤ 两款新模型的其他细节：
➤ 上下文窗口：均为 1M token，与 Muse Spark 1.3 保持一致
➤ 定价：Muse Wonder 每 100 万 token 输入 $4、缓存输入 $0.20、输出 $20。Muse Wonder Full 的每 token 定价尚未公布
➤ 输入模态：文本、图像、视频和音频
➤ 输出模态：文本
➤ 可用性：Muse Wonder 在发布时可通过 Meta 第一方 API 和 Muse Code 使用，而 Muse Wonder Full 仅面向 Muse Code 用户开放
来源：ArtificialAnlys · x.com