Meta把经Muse Wonder训练的专用模型接入Muse与Meta AI

Meta于2026年11月6日表示，正在推出使用Muse Wonder训练的现有模型专用版本，并向Muse和Meta AI用户推送。公司并非把Wonder本身作为日常模型发布，而是用Wonder来训练这些产品背后的模型。

Active Memory与Active Focus

Active Memory旨在帮助助手记住重要内容、区分临时信息与持久信息、跨时间推理，并识别此前细节是否已经过时。Meta称，Muse忘记对用户达成目标至关重要的信息减少了2.4倍。在其Active Memory评测中，当前Muse模型在90%的任务上正确使用了关键上下文，此前模型为76%。

Active Focus旨在让Muse在遇到意外问题时仍能朝目标推进。Meta称，模型在贴近现实的瓶颈上接受了训练，以便更努力尝试、恢复或另寻路径，并称Muse在完成出现意外问题的日常任务上改进了67%。专用模型还被描述为更善于判断何时独立推进目标、何时与用户实时协作，以及在任务进行中接受纠正。对Meta AI，Meta描述了更清晰的分步帮助和追问，但未给出单独分数。

在Meta的Personal Superintelligence Index上，当前Muse模型得分为47%，此前为38%。

限制

上述数字来自Meta自身评估；博文未给出样本量、评测方案，也未说明**67%**改进所对应的基线完成率，且数值结果针对Muse，而非单独的Meta AI分数。此处未见独立验证。Muse Wonder本身仍是数周前发布的前沿系列。