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# Meta 推出 Muse Wonder 與 Wonder Full，供 AI 代理使用

> Meta 已透過 Model API 和 Muse Code 推出 Muse Wonder，符合資格的訂閱方案也可使用 Wonder Full。Meta 表示 Wonder 日後將進入消費者版 Muse；更完整的安全評估結果仍待公布。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-12T22:13:11.530Z
Updated: 2026-10-12T22:13:11.530Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/meta-muse-wonder-agent-model-access

![Conceptual charcoal illustration of a physical wedding seating plan with round table models and blank place cards, beside a set banquet table.](https://bigchange.ai/api/media/file/meta-muse-wonder-seating-plan-hero-v3.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE, based on a task described by Meta AI Research; not an actual Muse Wonder output.

Meta 於 2026 年 10 月 12 日推出 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，將 Muse 系列從先前的 Spark 模型延伸到 Meta 所稱能處理較長代理任務與高要求程式工作的模型。開發者可透過 Meta Model API 或 Muse Code 使用 Muse Wonder。符合資格的 Muse Code 訂閱者可使用 Muse Wonder Full。Meta 表示，這些模型稍後會支援消費者版 Muse 代理；這並不屬於 10 月 12 日的開發者版發布內容。

## 重大變化

- **變更內容：** Meta 現在透過 Model API 和 Muse Code 向開發者提供 Muse Wonder，供他們打造可跨多個步驟工作的代理。Meta 將 Muse Wonder Full 列為 Power Usage 與 Maximum Usage Muse Code 訂閱方案的功能；消費者版 Muse 尚未取得 Wonder。
- **為何重要：** 上線時的存取方式決定誰能在自己的工具中試用該模型。Meta 描述了跨對話記憶，以及遇到障礙時持續工作的能力；當代理處理長任務而非單一提示時，這些能力可能很重要。它們在日常使用中的可靠性仍有待證明。
- **後續觀察：** Meta 承諾發布的安全報告將提供更多評估細節。獨立測試若日後公開，加上已宣布的消費者版推出計畫，將讓讀者更有依據判斷 Wonder 在 Meta 發布資料之外的表現。

## 誰能使用新模型

[Meta 的發布公告](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/) 列出兩個模型。Muse Wonder 可透過 Meta Model API 和 Muse Code 使用；Muse Wonder Full 則提供給 Muse Code 訂閱者。[開發者模型頁面](https://dev.meta.ai/models/muse-wonder) 將 API 模型標示為`muse-wonder-1.0`,列出一百萬 token 的上下文視窗，輸入 token 每百萬個 4 美元、快取輸入 token 每百萬個 0.20 美元、輸出 token 每百萬個 20 美元。頁面也列出`muse-wonder-full-1.0`，適用於 Power Usage 與 Maximum Usage Muse Code 訂閱方案，但沒有列出 Full 的 API token 價格。

這項區別對想在 Meta 消費者代理中尋找該模型的讀者很重要。Muse 已經存在；BIG CHANGE 曾[報導它與小型企業的連結及核准控制功能](https://bigchange.ai/blog/meta-muse-small-business-connectors-approvals)。Meta 表示 Wonder 稍後將為 Muse 中的體驗提供動力，**很快**，並從訂閱者開始。這是未來的產品變化，並不代表使用者在 Wonder 上線時已能在 Muse 中與它互動。Meta 的[API 概覽](https://dev.meta.ai/docs/overview) 將 Muse Wonder 的存取方式描述為預覽，因此採用前應重新確認供應情形與條款。

Meta 尚未宣布以開放權重形式發布 Wonder。[Axios 報導](https://www.axios.com/2026/10/12/meta-new-ai-models-anthropic-openai) Meta 尚未說明是否會發布 Wonder 系列的權重。另行發布的 Muse Glimmer 採開放權重；不應把它的狀態套用到 Wonder。

## Meta 所說的記憶與專注是什麼

Meta 的[研究文章](https://research.meta.ai/blog/muse-wonder) 說明**Active Memory** 是如何在不同對話間保留重要脈絡，並取回與目前任務相關的細節。文章也說明**Active Focus** 如何透過嘗試其他方法、排除阻礙、適應新資訊、要求澄清及在重要操作前確認，來持續處理困難任務。這些是對預期模型行為的描述，並非已公開保證代理會記住每項相關事實或完成每項工作。

這些機制與 Meta 對個人及專業代理的定位有關：實用代理需要在多步驟任務中保留正確脈絡。Meta 的[研究文章](https://research.meta.ai/blog/muse-wonder)展示 Muse Wonder 根據複雜的配對要求製作客製化婚禮座位表；BIG CHANGE 未重現該任務，也未根據這項公司示範驗證其普遍可靠性。Meta 提及在記憶、程式設計與長時間執行方面的評估，包括 FocusBench 與 SWE-Marathon。研究文章與模型頁面呈現了比較結果，但發布當日的數字與結論大多由公司提供。[TechCrunch 的報導](https://techcrunch.com/2026/10/12/meta-releases-its-first-frontier-model-muse-wonder/)也指出這些比較來自 Meta 的測試。BIG CHANGE 未執行這些模型，也未重現相關評估。

## 效能與安全性仍有待解答

Meta 稱 Muse Wonder 與 Wonder Full 是其能力最強的模型，並表示它們在個人及專業代理任務中取得領先結果。這裡可確認的較窄結論是：Meta 公布了這些結果，並採用了自己選擇的任務、設定與比較對象。這並未證明模型能在他人的工具、資料與核准步驟中可靠運作。獨立報導確認了發布與存取條件，但未獨立驗證 Meta 的基準測試主張。

對可能處理訊息、行事曆或文件的代理而言，安全性尤其重要。Meta 表示已訓練 Wonder 系列謹慎處理私人資訊、抵抗有害要求並支援防禦性網路安全工作。[發布公告](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/) 以及[研究文章](https://research.meta.ai/blog/muse-wonder)表示完整報告將包含更多安全評估，並在日後發布。在該報告公開之前，讀者無法檢視支撐公司安全描述的完整評估。Meta 表示模型在重要操作前會先確認；這項說法應在實際發生操作的產品與任務情境中評估。

目前，實際推出的是開發者可使用 Muse Wonder，以及訂閱者可使用 Muse Wonder Full。消費者版部署、更廣泛的獨立效能證據與完整安全評估，都是仍待實現的不同里程碑。

### 來源與延伸閱讀

- [Meta Newsroom：推出 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/)（2026 年 10 月 12 日）。Meta 的公告確認兩款模型發布、目前的存取區分、已宣布的 Muse 推出計畫，以及其所述安全作法。本文的產品與效能描述均為 Meta 的主張。
- [Meta AI Research：Muse Wonder](https://research.meta.ai/blog/muse-wonder)（2026 年 10 月 12 日）。說明 Meta 對 Active Memory 和 Active Focus 的定義，並介紹其評估討論。基準測試結果由公司報告；Meta 表示更完整的安全評估報告將稍後發布。
- [Meta 開發者模型頁面](https://dev.meta.ai/models/muse-wonder)（2026 年 10 月 12 日查閱）。列出模型識別碼、上下文視窗、API token 價格與 Muse Code 存取方式。價格與供應情形可能變動；使用前應查看頁面。
- [Meta Model API 概覽](https://dev.meta.ai/docs/overview)（2026 年 10 月 12 日查閱）。將 Muse Wonder 描述為預覽並提供開發者存取途徑。這不代表所有帳戶或地區都能使用。
- [Axios：Meta 推出新一代前沿級 AI 模型](https://www.axios.com/2026/10/12/meta-new-ai-models-anthropic-openai)（2026 年 10 月 12 日）。提供發布背景與 Meta 的競爭定位，並釐清採開放權重的 Muse Glimmer 是另一款模型。它未驗證 Wonder 的基準測試結果。
- [TechCrunch：Meta 發布首款前沿模型](https://techcrunch.com/2026/10/12/meta-releases-its-first-frontier-model-muse-wonder/)（2026 年 10 月 12 日）。獨立報導發布與存取條件，同時指出效能比較來自 Meta 的測試。BIG CHANGE 未進行實機測試。

## Sources

- [Meta Newsroom：推出 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full](https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/) — （2026 年 10 月 12 日）。Meta 公告確認兩款模型發布、目前的存取區分、已宣布的 Muse 推出計畫，以及其所述安全作法。本文的產品與效能描述均為 Meta 的主張。
- [Meta AI Research：Muse Wonder](https://research.meta.ai/blog/muse-wonder) — （2026 年 10 月 12 日）。說明 Meta 對 Active Memory 與 Active Focus 的定義，並介紹其評估討論。基準測試結果由公司報告；Meta 表示更完整的安全評估報告將稍後發布。
- [Meta 開發者模型頁面](https://dev.meta.ai/models/muse-wonder) — （2026 年 10 月 12 日查閱）。列出模型識別碼、上下文視窗、API token 價格與 Muse Code 存取方式。價格與供應情形可能變動；使用服務前應查看頁面。
- [Meta Model API 概覽](https://dev.meta.ai/docs/overview) — （2026 年 10 月 12 日查閱）。將 Muse Wonder 描述為預覽並提供開發者存取途徑。這不代表所有帳戶或地區都能使用。
- [Axios：Meta 推出新一代前沿級 AI 模型](https://www.axios.com/2026/10/12/meta-new-ai-models-anthropic-openai) — （2026 年 10 月 12 日）。提供發布背景與 Meta 的競爭定位，並釐清採開放權重的 Muse Glimmer 是另一款模型。它未驗證 Wonder 的基準測試結果。
- [TechCrunch：Meta 發布首款前沿模型](https://techcrunch.com/2026/10/12/meta-releases-its-first-frontier-model-muse-wonder/) — （2026 年 10 月 12 日）。獨立報導發布與存取條件，同時指出效能比較來自 Meta 的測試。BIG CHANGE 未進行實機測試。