AI 摘要
- Meta 發表全新 Muse Wonder 系列旗艦 AI 模型，包含 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 兩款版本。
- 模型主打「主動記憶」與「主動專注」架構，專注於長流程任務執行與跨對話脈絡保留。
- Muse Wonder Full 在個人超級智慧指數取得 59.1 分，高於 Claude Opus 5.5 與 GPT-6 Astra。
Meta 正式發表全新旗艦 AI 模型系列 Muse Wonder，包含標準版 Muse Wonder 與高階版 Muse Wonder Full。該系列專為 AI Agent、跨對話記憶以及複雜的長流程任務執行量身打造，展現 Meta 推進「個人超級智慧」領域的最新技術成果，未來亦將逐步整合至旗下的各項 Muse 服務中。
雙核心能力：主動記憶與主動專注
Muse Wonder 系列主打兩項核心技術架構，旨在打破傳統大型語言模型僅能處理單次指令的局限：
- 主動記憶（Active Memory）：模型能夠在跨對話的情境中保留與使用者及任務相關的背景資訊，並在合適時機主動取回所需細節，減少使用者重複輸入背景說明的繁瑣步驟。
- 主動專注（Active Focus）：面對需要多個步驟的複雜工作時，模型具備嘗試多元解法、隨新資訊動態調整路徑並在遇到障礙時持續推進的能力，同時在關鍵操作加入確認機制以防範誤操作。
基準測試跑分與競品比較
根據 Meta 公布的評測數據，Muse Wonder Full 在個人超級智慧指數（Personal Superintelligence Index）取得 59.1 分，超越了 Claude Opus 5.5 的 55.2 分與 GPT-6 Astra 的 54.5 分。而在自動化工作流程評測 AutomationBench-AA 中，亦繳出 45.4 分的領先表現。
| 評測項目 / 指標 | Muse Wonder | Muse Wonder Full | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| 個人超級智慧指數 (PSI) | – | 59.1 | 55.2 | 54.5 |
| AutomationBench-AA | – | 45.4 | – | – |
| MemoryBench (跨對話記憶) | 85.6 | 85.5 | – | – |
儘管在特定指標上取得領先，Meta 同時指出，在健康知識問答以及終端機程式開發等測試中，不同模型各有千秋，整體表現仍依具體應用場景而定。
專業知識領域與程式碼開發支援
Muse Wonder 著重於法律、金融與健康等專業情境的深度應用，並採用 Harvey 的法律代理基準測試 LAB 進行評估。在程式開發方面，該系列能持續執行、測試並修正程式碼，支援從小工具至中大型軟體專案的開發週期。
安全防護架構與上線通路
針對 AI Agent 存取訊息、行事曆與私人文件的權限需求，Meta 為 Muse Wonder 系列構建了嚴格的防護機制，涵蓋防禦對抗指令、隱私資料過濾，以及化學、生物、放射性物質與核武（CBRN）和網路濫用風險防範。
目前 Muse Wonder 已透過 Meta Model API 與 Muse Code 提供；進階版本 Muse Wonder Full 則開放給 Muse Code 訂閱用戶使用，後續將陸續推展至更多個人助理情境。
Reference Link : techbang.com
