Meta发布Muse Wonder：前沿模型与千亿美元豪赌
AI 总结
Meta于10月13日发布新一代前沿模型Muse Wonder，规模远大于Muse Spark，Meta称其在个人与专业Agent任务以及金融、法律等领域评测中领先，编码能力在DeepSWE、SWE-Marathon、Terminal-Bench 4等基准上表现突出，并强化了可主动调用信息的“主动记忆”能力（内部评测Memory Bench）。该模型已通过Meta模型API和OpenRouter提供，付费订阅用户可用，Muse Code订阅用户可使用Muse Wonder Full；Cursor同步上线，称其在默认难度下CursorBench得分46.1%，定价为每百万输入/输出token 4美元和20美元。扎克伯格与Meta超级智能实验室首席AI官亚历山大·王在播客中透露，运营一个1吉瓦集群一年约需150亿美元，资本开支约500亿至600亿美元，训练一个前沿模型的成本已达数百亿美元，而Meta在尚未看到模型成果时就承诺了1000亿至2000亿美元的资本开支。
深度见解
Muse Wonder把Meta重新推回前沿模型第一梯队，同时让外界首次看到千亿美元级训练投入的具体账目与产品取舍。