兩款新模型考驗 Meta 的 AI 支出
Meta 於 2026 年 10 月 12 日推出 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，宣稱重返人工智慧領先行列，同時將最強大的新功能限於付費使用。這次發布串聯了公司策略的三個面向：能力更強的個人助理、來自訂閱與開發者的營收，以及可能大幅增加成本的運算基礎設施擴張。
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Meta 預估 2026 年資本支出為 1,300 億至 1,450 億美元，其中包含融資租賃本金支付。金融服務公司 Cantor Fitzgerald 預測，這項支出在 2027 年可能達到 2,000 億美元。這個較高數字是外部預測，並非 Meta 公布的預算；相較於今年指引的上限，這代表增加約 38%；若與下限相比，則約增加 54%。
這些模型是在 2025 年 Llama 4 發布未如預期，以及 Meta 花了約 14 個月重整 AI 團隊之後推出，目標涵蓋進階程式開發，以及涉及法律文件、財務資訊和健康資訊的任務。Meta 也希望將它們用於代理程式，也就是能使用工具並採取行動，而不只是回答問題的軟體。
目前有證據顯示效能有所提升，但並非全面勝出。Meta 公布的軟體開發測試結果顯示，兩款模型在一項基準測試中都勝過 Anthropic 的 Claude Opus 5.5；另一項 Artificial Analysis 指數則顯示，Muse Wonder Full 落後於這個對手。眼前的商業考驗在於，這些能力能否說服人們持續使用並付費使用 Meta 的產品。
目前有哪些產品可用，後續又有什麼安排？
開發者可透過 Meta Model API 和 Muse Code 程式設計助理使用 Muse Wonder。能力較強的版本 Muse Wonder Full，則僅供 Muse Code 訂閱用戶使用。兩款模型都無法公開下載，也不能讓用戶在自己的伺服器上執行。
個人助理 Muse 是另一項產品。其應用程式免費，付費方案則提供更多使用額度。Meta 計畫先讓訂閱用戶在 Muse 助理中使用 Wonder，但尚未公布確切推出日期或擴大開放的時程。
發布順序很重要，因為模型推出不等於每位消費者都能立即使用升級版本。主要進展如下：
- 2025 年：Llama 4 未達預期，促使 Meta 調整 AI 組織並延攬人才。
- 2026 年 9 月：Meta 推出 Muse Spark 和個人代理程式 Muse。Spark 是 Meta 超級智慧實驗室重整後推出的首款模型。
- 2026 年 9 月下旬：亞馬遜禁止 Muse 代替用戶購物。
- 2026 年 10 月 12 日：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 透過公布的開發者產品開放使用。
- 後續規劃：Wonder 預計開放給 Muse 訂閱用戶；更多專用模型和更完整的安全報告也在規劃中，但尚未公布日期。
新模型以 Muse Spark 為基礎。Meta 持續擴充產品陣容，也推出了 Muse Image；不過 Wonder 的發布重點在代理程式和程式開發，而非圖像生成。
記憶與持續執行是主要產品訴求
Meta 強調兩項核心能力：Active Memory 和 Active Focus。Active Memory 會保留先前互動中的相關資訊，並在後續任務中取用。首席 AI 長 Alexandr Wang 表示，這些資訊可以涵蓋數天、數週或數月，讓助理能在不同對話中延續使用者的偏好和需求。
Active Focus 著眼於任務未按計畫進行時該如何應對。Meta 表示，模型能從錯誤中恢復、在工具失效後改變做法、尋求澄清，並在採取重要行動前請求確認。這些設計旨在減少代理程式放棄任務，或一再採用無效方法的情況。
負責 Meta AI 業務的 Wang 以日常任務中可能遇到的阻礙，說明這項設計目標：
實際執行任務時，難免會遇到阻礙、突發狀況或各種挫折，」Wang 說。「我們特別訓練模型，讓它遇到這些情況時能嘗試其他方法，而不是停滯不前，並且隨時向使用者確認。
Meta 提出的潛在應用包括保險理賠、租約解讀、個人理財和進階程式開發。Muse 目前也鎖定採買雜貨、預訂旅遊行程和餐廳訂位等活動。這些例子描述的是預定用途，並不能證明模型能準確或安全地完成每一項任務。
據報導，兩款模型都能處理圖像、影片和音訊，並具備 100 萬 token 的上下文視窗。Token 是模型將資訊拆分後用於處理的單位；上下文視窗衡量模型一次能考量多少資訊，而持續記憶則是另一項能力，可讓模型在不同互動之間保留選定資訊。
基準測試結果顯示競爭激烈，尚不足以下定論
在涵蓋大型軟體開發任務的 SWE-Marathon 基準測試中，Meta 公布的結果顯示，Muse Wonder Full 得分 79%、Muse Wonder 得分 78.8%，Claude Opus 5.5 則為 74.2%。Full 領先 Anthropic 模型 4.8 個百分點，標準版 Wonder 則領先 4.6 個百分點。
在這項測試中，Meta 自家兩款模型的差距只有 0.2 個百分點。這表示買家應評估模型能否完成實際所需的任務，而不要假定較高階版本在所有情境下都能帶來大幅優勢。這些是 Meta 公布的比較結果，並不保證模型能在任何組織的軟體專案中達到相同表現。
Artificial Analysis Intelligence Index 呈現了不同結果。Muse Wonder Full 得分 56，標準版 Wonder 得分 52。Claude Opus 5.5 以 58 分領先這些模型，OpenAI 的 GPT-6 Astra 則得分 53。相關排名報導將 Full 列為並列第二，Wonder 列為並列第七；其中一篇報導指出，Claude Sonnet 5.5 與 Full 同分。
有一篇報導將 Meta 較大型的模型稱為 Muse Wonderful，但其他發布報導均稱之為 Muse Wonder Full，並給出相同的 56 分。名稱上的差異不應被誤認為另有第三款已發布模型。
Meta 也引用了與 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 的比較。至於與 Google Gemini 4 Argon 的比較，結果尚不明朗：一項已公布的指數給 Gemini 53 分，另一篇報導則表示整體比較仍難以判定。不同測試衡量的能力各異，因此程式開發表現出色，並不能證明模型在法律分析、財務任務或個人助理功能上也全面勝出。
訂閱費與 API 費用是不同成本
Muse 消費者訂閱方案每月收費 20 或 100 美元。Muse Code 方案每月收費 50 或 200 美元，並提供 Wonder Full 使用權。這些訂閱價格應與 Wonder 的 API 費率區分開來；API 會依處理的資訊量向開發者收費。
據報導，API 費率為每 100 萬個輸入 token 收費 4 美元，每 100 萬個輸出 token 收費 20 美元。輸入是傳送給模型的資訊，輸出則是模型生成的內容。依此費率，若某項工作負載使用 100 萬個輸入 token 和 100 萬個輸出 token，費用將是 24 美元，尚未計入任何適用折扣或其他費用。這是依公布費率計算的範例，並非訂閱價格。
快取輸入可享折扣，但未公布具體折扣費率。快取可重複使用先前處理過的內容，而不必將其完全視為新的輸入。對於會反覆查閱大量文件的代理程式而言，這項差異可能影響成本。
Wang 表示，Meta API 的定價將顯著低於 OpenAI 和 Anthropic 的領先模型。不過，據報導的價格比較範圍較窄：Wonder 的費率據稱與 Claude Opus 5.5 相當，約為 GPT-6 Astra 定價的 40%。這支持了其價格低於 OpenAI 模型的說法，但依照所列費率，並不支持低於 Anthropic 模型的說法。
不同報導對開放使用的時程也有出入。有些報導稱 API 使用權仍在規劃中，較具體的發布資訊則指出標準版 Wonder 已可透過 API 使用。目前尚未宣布開放 Wonder Full 的 API 使用權。雖然據稱最強版本瞄準直接企業銷售，但目前明確公布的推出管道是 Muse Code。
模型能力提升，仍須能存取網站
根據 Sensor Tower 數據，Muse 自 9 月推出後，全球下載量據報接近 900 萬次。不過，下載量反映的是初期興趣，不代表使用者會持續使用。其下載成長已放緩，據報推出 14 天後的留存率低於 ChatGPT，但尚未公布確切留存率。
部分障礙並非 Meta 模型本身所能解決。Jefferies 分析師 Brent Thill 表示，網站封鎖代理程式，正在損害使用體驗。亞馬遜 9 月底禁止 Muse 代購，正好說明了這個問題：助理即使理解購物需求，仍可能無法完成交易。
Active Focus 或許能在工具失效或資訊不足時提供協助，但這不代表代理程式有權繞過網站限制。要成功提供個人助理服務，除了推理、記憶與持續執行能力，也需要外部服務配合。
價格也讓全面使用最強大模型的理由變得複雜。OpenRouter 平台數據顯示，2026 年第三季，排名前十且被評為高品質的模型占平台使用量 14%，低於 2025 年第一季的 55%。這是該平台上的占比下降 41 個百分點，並非對整體 AI 市場的衡量。
這項趨勢顯示，成本較低的模型在日常工作中的比重正在增加。Meta 正在開發專用版本，目標是在維持 Wonder 大部分能力的同時提升效率，或可協助公司服務更多消費者，而不必讓每項需求都使用最大型模型。
隱私取決於權限設定與產品設定
要在訊息、行事曆和文件中執行任務，代理程式需要存取敏感資訊。Meta 表示，Wonder 經過訓練，不會在未經許可的情況下分享私人資料，並會拒絕協助有害行為。相關報導也指出，模型會在採取重大行動前尋求確認。
部分用戶在社群媒體上抱怨，Muse 未經授權便存取個人訊息。Meta 否認這些說法。Wang 表示，公司正在監控代理程式相關事件，並向用戶說明權限設定，包括用戶可能在對話前段授權存取通訊內容，之後卻忘記的情況。
公開報導並未釐清這些具體指控。持續記憶和跨服務採取行動的能力，使清楚的權限控管格外重要：記住資訊，與取得使用或分享資訊的許可，並不是同一回事。
資料處理方式也會因使用管道而異。據報 Muse Code 訂閱方案預設採用 Contributor 模式，允許將提交的內容用於改進未來模型；訂閱用戶可以關閉這項設定。標準 Model API 據報則不會將提交內容用於訓練。這些是據報的產品條件，不應視為完全相同的隱私安排。
對企業而言，這與基準測試表現是兩回事。即使程式設計助理表現出色，企業仍需檢視在選定設定下，是否能提交專有程式碼、客戶文件或個人資訊。
安全主張仍待更完整評估
Meta 表示，Wonder 目前提供公司迄今最強的防範網路犯罪濫用措施。這些保護措施目前適用於付費模型，並未表示所有免費 Muse 使用情境都具備相同措施。這項說法並未證明免費產品沒有安全防護，而是指出新模型聲稱具備的保護措施。
Meta 表示，Wonder 的開發遵循 Meta Superintelligence Scaling Framework，並將發布更完整的安全評估報告，但尚未提供發布日期。報告尚未出爐，外界便無法完整檢視這些新安全主張背後的詳細評估。
執行長 Mark Zuckerberg 認為，可以透過安全防護措施和負責任的開發來掌控 AI。他反對呼籲整個產業放慢研究腳步，但也承認 Meta 已放慢部分內部開發，以處理產品安全問題。
Zuckerberg 說明了他對掌控 AI 與自主行動能力的看法：
「我的看法更接近這種信念：AI 是一項可以透過安全防護措施加以掌控、並以負責任方式打造的技術；而不是認為它會產生自我意識並自行行動，」他說。
他沒有估計災難性危害發生的機率。他的立場是，各家實驗室應自行負責管理安全，同時持續開發。因此，即將公布的評估報告是目前欠缺的重要一環，特別是這些模型的設計目標是採取行動，而不只是回應。
運算基礎設施擴張影響不只 Meta
Wonder 模型使用 Meta 的 Prometheus 資料中心進行訓練。這次發布承接了 Meta 對基礎設施、人才招募和組織重整的投資，相關工作由 Wang 負責。Meta 投資 Scale AI 約 140 億美元，並延攬 Wang 進入領導團隊，作為這項計畫的一部分。
一篇報導稱，內部代號為 Watermelon 的 Wonder，使用的運算資源約為 Muse Spark 的一個數量級。這是據報的比較，並非公開的訓練成本或硬體需求明細；但這與 Meta 的說法相符：要躋身領先行列，需要大幅增加運算能力。
Zuckerberg 表示，模型開發的下一階段已經展開，步伐還會加快。Meta 正在開發更大型的模型，以及效率更高的專用版本，同時追求更強的能力和更低的營運成本。
支出展望可能帶動與 Meta AI 供應鏈相關的伺服器製造商需求，包括鴻海（又稱 Foxconn）、廣達、緯創、緯穎和英業達。這些廠商可能受惠的預期，建立在 Meta 持續採購基礎設施的前提上。Meta 尚未公布與 Wonder 相關的新合約金額、供應商分配或交貨時程。
資本支出也不等同於單一模型的訓練預算。Meta 提出的 1,300 億至 1,450 億美元指引，包含融資租賃本金支付；Cantor Fitzgerald 預測的 2,000 億美元則是針對隔年。兩者都不應解讀為開發 Muse Wonder 的單一成本。
營收尚未獲得證明，投資人已先行反應
Meta 股價在發布當日收於 742.96 美元，上漲 3.38%。其他報導將漲幅約為 3.4% 或約 3%。Zuckerberg 在下午宣布消息前，股價就已開始上漲，因此不能將當日全部漲幅都歸因於模型發布。
不同報導引用的較長期股價數據涵蓋不同區間：一篇報導指出年初以來上漲 13%，自 9 月初以來上漲 31%；另一篇則稱 Muse 於同月稍晚推出以來，股價上漲近 10%。若起算日期不同，這些數字便無法直接比較。
美銀證券分析師 Justin Post 曾表示，Meta 超級智慧實驗室的投資正轉化為更好的模型表現與產品創新。新產品發布為這項看法增添了證據，但尚未證明這些模型能帶來多少營收。
商業層面的問題很具體：Meta 尚未公布有多少 Muse 用戶會付費使用 Wonder、有多少開發者會選擇其 API，或相關營收與持續運作代理程式的成本相比如何。消費者全面開放使用、Full 版 API 權限和安全報告也都尚未公布日期。這次發布提升了 Meta 的競爭地位，但商業化和部署方面的決策仍有待確定。
重點整理
- Meta 於 2026 年 10 月 12 日推出 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，首先開放開發者使用；消費者版 Muse 的推出仍待後續安排。
- Meta 的程式開發基準測試結果有利於自家模型，但 Artificial Analysis 的排名顯示 Wonder Full 落後 Claude Opus 5.5。
- Wonder API 每 100 萬個輸入 token 收費 4 美元，每 100 萬個輸出 token 收費 20 美元。使用 Full 版須訂閱 Muse Code。
- 兩款模型都無法公開下載，也不能在用戶自己的伺服器上執行。
- 記憶能力、權限控管、網站限制和據報的訓練設定，仍是部署代理程式時的實際問題。
- Meta 的 2026 年支出指引為 1,300 億至 1,450 億美元。2027 年 2,000 億美元的數字是 Cantor Fitzgerald 的預測。
- 更完整的安全評估和擴大開放使用的日期尚未公布。
