Muse Wonder Full
Meta Superintelligence Labs 推出的 AI 模型，属于 Muse 系列，为 Muse Wonder 的更完整版本，在能力或参数规模上更为强大
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Meta 的 Muse Wonder Full 在 3D 渲染测试中表现明显偏弱，Meta AI 负责人 Alexander Wang 公开承认“我们忘了把它做好 3D 建模”。
Wonder Full在SWE-Marathon基准上拿到57.5分，在DeepSWE 1.1上达到79.0分。
Meta公布实验结果称，Wonder Full在陌生任务上的表现相比前代模型的对应趋势有所提升，Meta认为这与更强的基础模型有关。
Meta将测试任务划分为Post-training重点优化的In-distribution任务和没有针对性优化的Out-of-distribution任务，并比较Muse Spark 1.3与Muse Wonder Full在不同推理预算下的表现变化。
Muse Wonder Full在SWE-Marathon上的57.5分使用了xhigh推理档位。
熔岩灯测试针对的是普通版Muse Wonder，而Meta公布的部分突出成绩来自Wonder Full，两者存在能力差异。
Muse Wonder Full在AA-Omniscience事实回忆测试中得分为30。
知识是Muse Wonder Full的薄弱面，其AA-Omniscience得分低于Claude Opus 5.5。
把 Wonder 的推理强度设为 max 并不会让它变成 Full。
在编程智能体场景中，Claude Code 在 Opus 5.5 上的表现为 66 分，Wonder 为 63 分，只有 Wonder Full 能到 68 分。
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全部知识事实 (20)
Muse Wonder 通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供；Muse Wonder Full 面向 Muse Code 订阅用户。
80%已验证Meta 描述了两个模型特性：Active Memory 跨对话携带相关上下文，Active Focus 在困难目标上持续尝试不同路径并在关键操作前确认。
65%待验证Claude Opus 5.5 是 Anthropic 产品线的绝对旗舰，Muse Wonder 则被定位为 Meta 两个模型中的较小版本，其大杯版本为 Muse Wonder Full（仅经 Muse Code 提供）。
60%待验证Meta将测试任务划分为Post-training重点优化的In-distribution任务和没有针对性优化的Out-of-distribution任务，并比较Muse Spark 1.3与Muse Wonder Full在不同推理预算下的表现变化。
50%待验证Wonder Full在SWE-Marathon基准上拿到57.5分，在DeepSWE 1.1上达到79.0分。
50%待验证熔岩灯测试针对的是普通版Muse Wonder，而Meta公布的部分突出成绩来自Wonder Full，两者存在能力差异。
50%待验证Muse Wonder Full在SWE-Marathon上的57.5分使用了xhigh推理档位。
50%待验证Meta公布实验结果称，Wonder Full在陌生任务上的表现相比前代模型的对应趋势有所提升，Meta认为这与更强的基础模型有关。
50%待验证知识是Muse Wonder Full的薄弱面，其AA-Omniscience得分低于Claude Opus 5.5。
50%待验证把 Wonder 的推理强度设为 max 并不会让它变成 Full。
50%待验证Meta发布了两个模型：Muse Wonder和Muse Wonder Full，但API上只有Wonder（muse-wonder-1.0），Wonder Full仅通过付费Muse Code订阅计划提供，没有API入口。
50%待验证真正在基准测试中击败竞争对手的是Wonder Full，大多数亮眼成绩都来自Full版本，而非API可用的Wonder版本。
50%待验证Muse Wonder Full 面向 Muse Code 订阅用户，功能更完整，但具体差异官方尚未详细说明。
50%待验证Muse Wonder分为两个版本：基础版Muse Wonder（约120 tps）和Muse Wonder Full（约50 tps）。
50%待验证测评者认为 MuseWonder 适合需要跨应用智能体协作、处理文档分析和个性化规划的用户，而非追求极致编码质量的开发者。
50%待验证Meta模型卡脚注说明：分数选择方式为优先使用可比的第三方结果，否则使用内部验证运行、自报分数或官方排行榜分数中的最高值；竞品运行是尽力而为，未针对专有模型优化；SWE-Marathon比较涉及不同agent harness；Wonder Full在SWE-Marathon的57.5分以xhigh推理努力报告。
50%待验证在Harvey LAB-AA法律基准上，Muse Wonder得分10.0，Claude Opus 5.5得分4.2，Wonder得分翻倍，但全行最高分仅为Wonder Full的13.1。
50%待验证在 Meta 自家评分卡的 14 项基准对比中，Muse Wonder 赢了 5 项输了 9 项，Wonder Full 赢了 8 项输了 6 项。
50%待验证Wonder Full 的数据使用了 xhigh 推理力度。
50%待验证通过设置 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 和 ANTHROPIC_MODEL 等环境变量，可以将 Claude Code 指向 Meta 的 API，但只能使用 Muse Wonder，无法使用 Wonder Full。
50%