押注個人智能體趕超勁敵！Meta推出新模型Muse Wonder，扎克伯格稱跻身AI前沿

Meta推出新一代人工智慧（AI）模型Muse Wonder及Muse Wonder Full，稱其在個人和專業智能體任務上達到業界前沿水平。

Meta CEO 扎克伯格表示，這是公司朝向為所有人提供「個人超級智能」邁出的重要一步。新模型將用於升級Meta個人AI智能體Muse，但用戶需訂閱每月20美元或100美元的付費服務才能於Muse中使用，Meta正嘗試以此開拓廣告業務之外的AI收入來源。

此次發佈是Meta重建AI研發體系一年多以來的重要成果。過去14個月，扎克伯格大幅調整AI團隊、招攬外部人才，並持續加碼算力基礎設施投資。Meta AI負責人Alexandr Wang表示，新模型具備與業界領先產品競爭的能力，尤其在個人和專業智能體任務方面表現突出。

與OpenAI、Anthropic近年來重點推進程式設計智能體的路線相比，Meta希望憑藉涵蓋日常生活和專業工作場景的個人智能體形成差異化優勢。不過，新模型的性能優勢目前仍有待外部評測和實際使用驗證；能否吸引用戶持續付費，也將檢驗Meta是否能將AI技術投入轉化為新的商業成長點。

兩款新模型亮相，主打個人與專業智能體

美東時間12日週一，Meta正式發佈Muse Wonder系列模型，包括主打快速前沿表現的Muse Wonder，以及完整版本Muse Wonder Full。扎克伯格於社交媒體上表示，Muse Wonder是比此前Muse Spark規模更大、能力更先進的一類模型，標誌著Meta在AI能力上邁向業界前沿。

扎克伯格稱，自Meta超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs）成立一年多以來，Muse Spark是團隊推出的首個模型系列，而Muse Wonder則是一次重大升級。他將此次發佈稱為Meta朝向「讓每個人都擁有個人超級智能」邁出的重要一步。

Meta希望新模型不僅能回答問題、生成內容，還能更好地理解用戶目標、記住重要資訊，並持續推進複雜任務。公司將個人及專業智能體工作視為Muse Wonder的重點應用方向，相關能力涵蓋程式設計以及財務、法律等專業問題處理。

Meta目前透過Meta Model API與Muse Code向開發者提供新模型。其中，Muse Wonder將逐步接入Meta的個人AI智能體Muse，首先向訂閱用戶開放；公司亦計劃開發專用模型，以便未來向更多用戶提供相關能力。

使用新模型需訂閱，Meta尋求廣告之外的AI收入

據報導，用戶若要在Muse個人AI智能體應用中使用Muse Wonder，必須訂閱每月20美元或100美元的付費服務。這意味著，雖然Meta正試圖將AI智能體推廣至更廣泛的消費者群體，但新模型的應用權限並非全部免費開放。

需要注意的是，收費針對的是在Muse中使用新模型的相關訂閱服務，並不代表Muse應用本身完全沒有免費版本。Meta此前已推出免費使用層級，同時設定20美元與100美元兩檔月度付費方案，為需要更高使用額度的用戶提供選擇。

這一定價策略反映出Meta商業模式的一項潛在變化。長期以來，線上廣告一直是Meta最核心的收入來源。如今，公司希望藉由具備實際任務執行能力的AI智能體，探索訂閱收入等新的變現方式。

與傳統聊天機器人相比，個人智能體的價值在於替用戶完成任務，而不僅僅是提供資訊。例如，用戶可以要求其協助規劃行程、處理日常事務，或推進需多步驟的工作。若模型能力足夠可靠，用戶可能更願意為更高的使用額度及更複雜的任務執行能力付費。

但訂閱模式能否成功，仍取決於用戶是否認為這些功能足以支撐每月20美元甚至100美元的支出。對Meta而言，推出新模型僅是第一步，如何提升用戶留存、付費轉化率及長期使用頻率，才是將技術投入轉化為收入的關鍵。

Meta稱可比肩OpenAI、Anthropic，外部驗證仍是關鍵

據報導，Meta稱Muse Wonder在程式設計、財務和法律問題處理等任務上具備與OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude競爭的能力。

Alexandr Wang接受媒體採訪時表示：「這是真正的前沿模型。我們確實認為，它們能與市面上最好的模型競爭，尤其在個人和專業智能體工作方面達到業界領先水平。」

對於外界質疑Meta能否真正重返AI前沿，Wang表示，希望用戶親自試用並作出判斷。

不過，模型間的能力比較並非簡單。不同模型可能在不同任務上各有所長，基準測試的設計及評估方式亦會影響結果，測試成績未必完全反映真實使用體驗。因此，Muse Wonder能否於獨立評測、開發者採用率與複雜任務執行效果上持續取得進展，仍需觀察。

對Meta而言，這次發佈尤其重要。公司此前推出的部分模型未能獲得開發者社群的廣泛認可，而Muse Wonder是扎克伯格重組AI團隊後推出的關鍵成果之一。若新模型能在實際使用中兌現性能承諾，Meta才有望將人才與基礎設施投入轉化為可持續的技術競爭力。

14個月重建AI體系，扎克伯格押注超級智能

此次發佈背後，是過去一年多來Meta力度空前的AI戰略調整。《彭博社》報導，扎克伯格於過去14個月重新聚焦公司AI研發，投入巨額資金建設支援先進模型訓練與運行的基礎設施，並透過對Scale AI約140億美元投資挖來Alexandr Wang，負責領導新的AI團隊。

Meta希望透過這波重建重新確立自身在前沿AI領域的競爭力。與單純追求模型參數規模或基準測試成績相比，公司也在嘗試將先進模型與本身龐大的消費者產品生態結合，推動AI能力進入日常使用場景。

生成式AI競爭正從能夠回答問題、生成內容的聊天機器人，轉向能夠調用工具、持續執行任務的智能體。後者需要模型具備更強的規劃能力、情境管理能力與長期任務執行力，也有望成為消費者與AI服務互動的重要入口。

Meta的優勢在於Facebook、Instagram、WhatsApp等平台與用戶日常生活密切相關。若能將先進模型整合進這些產品，並讓AI智能體真正替用戶完成任務，公司便有機會擴大用戶覆蓋面，並探索訂閱等新商業化路徑。

不同於單押程式設計智能體，Meta希望打造個人AI助手

Alexandr Wang在接受採訪時表示，當前AI行業其他參與者在很大程度上聚焦程式設計智能體，而Meta希望走出不同路線，讓個人智能體的應用場景真正發揮作用。

這一思路已體現在Meta近期的產品布局中。公司此前推出個人AI智能體Muse，目標在於協助用戶處理日常事務、推進個人目標。Muse Wonder將為該產品帶來更強的模型能力，使其能應對更複雜的任務。

不過，個人智能體要實現大規模應用，除了模型能力，亦需解決可靠性、隱私保護與權限管理等議題。當用戶要求AI代理處理郵件、行程或其他個人事務時，模型不僅要給出正確答案，還必須在授權範圍內可靠執行操作。

對Meta而言，Muse Wonder能否推動公司重返AI第一梯隊，最終取決於模型表現能否轉化為真實的開發者需求與消費者使用；而每月20美元及100美元的訂閱方案能否獲得市場認可，則將進一步檢驗其AI商業化戰略的成色。