Meta最强模型跑分超越Opus 5.5?实测大翻车,作弊刷榜实锤了

新智元·2026年10月13日 18:22
Meta发布Muse Wonder大模型,跑分惊艳实测翻车

就在今天深夜,Meta自豪宣布:自家的王炸大模型——Muse Wonder和Muse Wonder Full发布!

Muse Wonder 用于快速前沿性能,Muse Wonder Full 则是该模型的完整版本。

小扎声称,创立Meta超级智能实验室一年多,Muse Spark 是MSL的第一个模型系列,而Muse Wonder 则是一个更大、更先进的模型,达到了前沿水平。

这个基准测试图,可是相当惊艳。在多个榜单中,Muse Wonder的评分直接超越 Astra 和 Fable 5.1,甚至领先Opus 5.5!

看到跑分后,全网直呼:Meta发布了一款Fable/Astra 级别的模型!Muse Wonder的表现,已经和Fable 5.1相当。

根据跑分,Meta在长周期软件工程上正式超越OpenAI,护城河已彻底蒸发。

Artificial Analysis的测试结果显示,Muse Wonder Full(Max)在多项测试挤入前 3。

更夸张的是,小扎和Meta首席AI官Alexandr Wang在播客里透露,为了这个模型,Meta砸下了超过1000亿美元的基础设施豪赌!

然而,实测的开发者们,很快发现不对了。

很多人晒出实测demo,说Muse Wonder就是一坨。

有人直言:这是连Gemini看了都要甘拜下风的极致刷分作弊!

砸了千亿美金的Muse Wonder,难道只是纯靠刷榜的产物?

实测翻车:连3D游戏都搞不定

赶超Astra和Fable的模型,居然被Meta做出来了?

Muse Wonder刚刚开放API调用,立刻涌入了一大批开发者。

结果,Muse Wonder翻车了。

有人说,这个模型就是一坨,是个刷分到极致的产物。

同一个提示词下,它在最高推理档位和其他模型差异极大。

显然,这个模型在评分上高于 astra 和 fable 5.1,但在测试中表现比两者都差得多。

在一个RocketLeagueBench的测试中,它的测试结果惨不忍睹。

开发者说,Muse Wonder给他的初印象极差。自Opus 4.8以来,几乎所有主要模型在这个榜单上的表现都比它好。

面对质疑,Meta首席AI官Alexandr Wang回应说:「整个团队现在觉得自己很蠢,但这是事实,我们确实没有明确地在3D演示游戏上训练我们的模型……但不后悔,请大家在实际的编码工作中试试它!」

不过,事情的真相真的只是「没练过3D游戏」这么简单吗?

有人维护Meta说:「3D游戏演示很酷,但它们完全不能代表真实的代码工作!Wonder是一个令人难以置信的代码模型,别忽视它。」

但也有人指出:首先,这意味着这个模型的泛化能力绝对糟糕。其次,视频游戏演示也是通过代码做出来的。

官方博客万字雄文——硬刚Astra与Opus 5.5!

这次没,小扎是真有备而来。

在官方博文中,Meta毫不避讳地直接把枪口对准了当前大模型界的两座大山:OpenAI 的 GPT-6 Astra 和 Anthropic的Claude Opus 5.5。

Meta骄傲地宣布,历经14个月从底层技术栈的彻底重构,Muse Wonder的诞生,标志着Meta正式踏入了「前沿」梯队。

在多个核心领域,它不仅追平,甚至超越了Astra和Opus 5.5!

官方博客中,Meta详细列出了Muse Wonder的几大「碾压级」杀手锏:

替人办事的「智能体(Agent)」能力:超越双王

Meta的终极目标是「个人超级智能」。在Meta自建的**个人超级智能指数(Personal Superintelligence Index)**中,Muse Wonder Full 拿下了59.1分的高分,直接将 Claude Opus 5.5(55.2分)和 GPT-6 Astra(54.5分)斩于马下。

在跑完整业务流程的AutomationBench测试中,Muse Wonder Full 以45.4分同样力压所有最高分仅为41.6的竞争对手。这意味着,当你把一整个复杂的现实任务丢给AI时,Muse Wonder是目前世界上最靠谱的执行者。

独家绝技:Active Memory(主动记忆)与 Active Focus(主动专注)

这是本次发布的绝对核心卖点,也是Muse Wonder能够干翻对手的底气所在。

现有的模型聊久了就容易「失忆」。但有了「主动记忆」,Muse Wonder能在跨度极大的对话中记住你的偏好。

在掺杂了大量干扰和矛盾信息的MemoryBench测试中,Muse Wonder Full 拿到了85.5分,稳压 Claude Opus 5.5 的81.5分。它甚至能自己判断以前的哪些旧信息对当前的新任务有用,并主动调取。

主动专注(Active Focus),则指AI「死磕到底」的能力。一条路走不通就换一条,遇到卡点自己想办法。

在测试模型多轮交互克服现实障碍的FocusBench中,Muse Wonder表现出了极强的韧性。

官方演示中,它甚至能直接在浏览器和多个App之间自己操作,结合用户的现实情况排出一份完美的周末跑步计划。

长周期代码之王:OpenAI的护城河干涸了

说到写代码,大家可能觉得GPT和Claude很强。但Meta指出,写几行脚本和「构建大型软件」是两码事。

在测试AI处理长时间、长周期软件项目的SWE-Marathon中,Muse Wonder Full 拿下了惊人的57.5分,而它最强的对手(Opus/Astra)最高也才46.3分!

在DeepSWE中,它同样以79.0分对74.2分领先。

如果你要让AI花几天时间,去维护一个极其庞大、枯燥、复杂的企业级代码仓库,Muse Wonder是目前的无冕之王。

垂直领域的专家(如法律)

在极度苛刻、要求交付物每一项都达标的Harvey法律智能体测试(LAB)中,所有模型都叫苦连天,但Muse Wonder依然以13.1分大幅领先对手最高的8.6分。

官方回应「刷榜」质疑:我们有「大模型味儿(Big Model Smell)」

针对网友吐槽的「Benchmaxxing(只针对跑分优化/刷榜)」,官方博客直接甩出了一张「测试时计算扩展(Test-time compute scaling)」图表。

数据证明,随着测试时计算量的增加,相比上一代Muse Spark,Muse Wonder在那些「没有专门针对性训练过的陌生任务(Out-of-distribution)」上,表现出了惊人的向上跃升。

官方表示,这得益于其极其强大的基础模型底座(Base Model),赋予了它极强的泛化能力。它不是应试机器,它是真的变聪明了!

光鲜背后的阴影,它真的完美吗?

当然,尽管官方博客战绩辉煌,但Meta也很诚实地在对比表中放出了自己「输掉」的项目。仔细一看,Muse Wonder依然有一些难以掩饰的短板:

第一,在部分极客任务和知识储备上,依然被Claude和GPT压制。

在终端编程(Terminal-Bench)上,它以 57.1 输给了 Claude Opus 5.5 的 59.6;在从零写一个完整程序(ProgramBench)上,59.0 惨败给 Opus 的 70.5;操作电脑(OSWorld)78.4 对 81.8。在专业文档任务 GDP.pdf 上,也以 33.2 输给了 GPT-6 Astra 的 34.2。

这说明在综合知识和某些特定编码场景下,双王依然能打。

第二,最强版本「藏在付费墙后」,有「割韭菜」嫌疑。

注意,那个在官方博客里拳打Astra、脚踢Opus,各项指标吊炸天的,是完整版 Muse Wonder Full。但是!完整版目前只开放给Muse Code的付费订阅用户!

而开发者今天通过API能调用的,只是主打速度的基础版 Muse Wonder。

第三方机构Artificial Analysis评测显示,基础版综合评分仅52分,实际上还略低于GPT-6 Astra和Gemini 4 Argon。

第三,API贵得令人肉疼。

虽然它有着高达100万Token的上下文窗口,但基础版API定价高达每百万输入4美元、输出20美元!

第三方估算,它完成一项测试任务的成本高达4.52美元,比GPT-6 Astra(3.26美元)和Gemini都要贵得多。

最让普通用户心梗的是:普通人还要等,而且不再开源!

普通用户用的AI助手Muse,还要等官方「逐步」接入。

曾经那个把Llama模型开源造福全人类的小扎,这次在模型卡里明确写着「采取安全计划保护模型权重」,对开源只字未提。

大V Andrew Curran说:现在节奏控制已经没戏了,所有大厂都在加速。而Meta拥有惊人的算力,从未停止过基础设施的建设。

播客自爆千亿豪赌,小扎野心勃勃

显然,小扎对Muse Wonder寄予了多大的厚望。

在知名播客《Cheeky Pint》中,小扎和Alexandr Wang畅谈了Meta组建超级智能实验室一年多来的心血。

在这场对谈中,小扎输出了几个极具颠覆性的观点。

1.豪赌1000亿美金:不成功,便成仁

你以为做大模型是「精益创业」、小步快跑?错!

小扎直言,前沿AI模型完全是反直觉的。「你必须在知道模型到底能不能用之前,就砸下1000亿到2000亿美元!」

这种近乎疯狂的赌徒心理,造就了Muse Wonder背后吉瓦级的Prometheus数据中心。

2.交互界面的死亡:「模型即产品」

过去的软件靠华丽的UI吸引人。但王指出,未来的软件界面将无限变薄。真正区分产品的,是AI模型的行为、个性、可靠性、记忆力和使用工具的能力。模型本身,就是产品。

3.终极形态:AI代理的B2B时代

小扎描绘了一个可怕又迷人的场景:以后你买东西,不再是你去刷淘宝亚马逊。你的个人AI代理,会直接去和商家的AI代理谈判、下单。

小扎自己以前一年用两次买菜软件,现在一周用两次,因为AI代理让购买变得毫不费力。

这意味着,AI不仅在提高转化率,它甚至在凭空创造出新的电商需求!

带着这样宏大的「Agent」愿景,Muse Wonder诞生了。

跑分上超越Astra和Fable 5.1,听起来确实惊艳。

但接下来,我们还需等待更多用户的实测,才知道Muse Wonder究竟实力几何。

参考资料:

https://x.com/alexandr_wang/status/2109728684802523156

https://research.meta.ai/blog/muse-wonder

本文来自微信公众号“新智元”,作者:Aeneas 大卫,36氪经授权发布。

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