Meta新模型跻身AI第一梯队，扎克伯格还得留住用户

替你办事的AI，可能把预算和计划都安排得很漂亮，最后却卡在一个不让它访问的购物网站上。

对Meta来说，跨过模型能力的门槛之后，这类麻烦正在变成下一场考试。

美国当地时间10月12日，Facebook和Instagram的母公司Meta发布Muse Wonder与Muse Wonder Full两款新模型，主打个人与工作场景中的智能体任务。智能体可以理解为一种能调用工具、连续完成多个步骤的AI助手：用户提出目标，它负责推进具体工作。

新模型将陆续用于Meta的个人智能体产品Muse，首先面向订阅用户开放。不过，产品的另一面已经显现。《华尔街日报》援引Sensor Tower的数据称，Muse自上月推出以来，全球累计下载接近900万次，但下载增速开始放缓，14天留存表现低于ChatGPT。留存率衡量的是一段时间后，用户是否还回来使用。

新模型能否让尝鲜的人留下来，将比发布当天的热度更有分量。

模型确实进步，领先也有边界

Meta把新模型称为自己的最强模型，这次也有外部评测支持其进步。

独立评测机构Artificial Analysis在同一套测试、最高推理投入设置下测得，两款新模型的综合能力指数分别为52和56，上一代Muse Spark 1.3为48。综合得分不能理解为任务完成百分比。

完整版在该机构十项综合指数评测中的六项进入前三，尤其擅长让AI执行知识工作和科学推理。不过，知识问答仍是相对弱项。这支持了Meta正在跻身前沿模型竞争的判断，也说明“全面超过所有对手”远比现有证据走得更远。

更强的能力还有成本。同一机构测算，Muse Wonder每项综合指数评测任务的费用为4.52美元，上一代为1.60美元，约为上一代的2.8倍。这不等于一次普通聊天的收费。

能力升级为产品打开了空间，能否以合适的成本交付，仍是另一道题。

从回答问题到持续办事

Meta这次强调的两项能力，可以归结为记得住、做得下去。

所谓“主动记忆”，是把用户在不同对话里提供的重要信息保留下来，任务需要时再取出。例如，找房时不用每次重新解释预算、地点和个人偏好。

“主动专注”则针对长任务：遇到困难时尝试其他路径，发现错误后调整做法，继续推进目标。Meta同时表示，模型会在需要时询问用户，并在重要操作前确认。

官方发布视频中，一名研究人员举了找房的例子：模型每天从多个来源搜集新房源，再代他联系房东。这展示了Meta希望智能体承担的工作，也只是公司的演示与使用者自述，不能外推为所有用户、所有网站都能稳定完成同样的任务。

两个新模型的开放范围也不同。Muse Wonder已经通过Meta的模型调用接口和编程助手Muse Code提供；Muse Wonder Full目前仅面向Muse Code订阅用户。新模型接入个人智能体Muse仍是接下来的安排，不能把模型发布等同于所有用户已经获得升级。

千亿美元的决策，发生在成果之前

在同日发布的Cheeky Pint播客中，扎克伯格回忆，2025年底，在还没有见到模型成果的时候，公司已经讨论着1000亿至2000亿美元量级的投入。他当时问负责Meta人工智能业务的Alexandr Wang：“你确定这能行吗？”

这段话谈的是大规模AI投入中的不确定性，并没有给出Muse Wonder这一款模型的训练账单。

模型研发和用户采用，存在两种不同的反馈速度。建设算力基础设施、组织研究团队，往往要提前很久下注；用户决定一个产品是否值得继续打开，却可以发生在几天之内。

新模型提供了一项技术验证。它还需要转化成另一项商业验证：让用户在反复使用后，仍觉得订阅和授权值得。

网站准入和用户信任，跑分解决不了

《华尔街日报》报道，亚马逊在9月底阻止Muse在其网站上代用户完成购物。报道还引述使用者的体验指出，智能体能否访问网站、实际办理业务，已经成为产品约束。

这一点揭示了智能体与聊天工具的区别。聊天工具可以在对话框里交付一份答案；替用户办事的助手，必须进入其他平台，拿到必要信息，再把操作完成。

模型可以更准确地理解需求，却无法单凭能力评分获得第三方网站的许可。任务中断后，用户还要不要重新接手，也会影响他对产品的判断。

长期记忆同样有两面。记住偏好可以省去重复沟通，但用户也需要知道：哪些信息被保存，哪些操作会自动发生，什么时候必须由自己确认。Meta强调隐私保护和重要操作确认，正是因为个人智能体的便利与授权范围紧密相连。

因此，对Meta更有意义的后续指标，将是用户把多少任务交给Muse、其中多少能完成，以及完成之后是否愿意再次使用。下载增长放缓本身不足以判定产品失败，更不能证明新模型无效；但它提醒市场，模型成绩和产品留存需要分别检验。

扎克伯格已经拿到一张更有竞争力的模型成绩单。下一张成绩单，要由用户在日常生活里填写。

参考资料

[1] META. Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full: Frontier Models for Agents[EB/OL]. (2026-10-12)[2026-10-13].

[2] BOBROWSKY M. Meta Says New AI Model Is State-of-the-Art, Will Make Muse Agent Smarter[EB/OL]. (2026-10-12)[2026-10-13].

[3] ARTIFICIAL ANALYSIS. Muse Wonder and Muse Wonder Full: a material jump in intelligence over previous Meta models[EB/OL]. (2026-10-12)[2026-10-13].

[4] META AI RESEARCH. Muse Wonder: A Frontier Model For Personal & Professional AI Agents[EB/OL]. (2026-10-12)[2026-10-13].

[5] CHEEKY PINT. Muse Wonder: Zuckerberg and Wang's $100B AI: Episode 35[EB/OL]. (2026-10-12)[2026-10-13].