Meta 工程博客介绍 2026 版生成式广告模型 GEM，从 Facebook、Instagram、Reels 等分域独立优化转向单一中心基础模型，跨全部广告平台数据与信号学习。GEM 带来 18.9% 转化提升和 12% 广告点击率提升，并在 Facebook、Instagram 和站外转化上分别贡献 5.8%、4.1% 和 1.6% 的转化增长。新架构 Kunlun 相比上一版 Interformer 在同算力下性能提升 2 倍，模型复杂度增长 2.5 倍，训练总算力 FLOPs 扩大 4 倍的同时端到端训练效率翻倍至 20-25% MFU。
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Ray-Ban Meta Audio 是 Meta 推出的纯音频智能眼镜，售价 350 美元，去掉摄像头后佩戴时不再有被当作偷拍者的顾虑。它目前搭载较弱的 Muse Spark 模型，更强的 Muse AI 要等到今年晚些时候才上线；作为开放式耳机音质尚可，但高音量下高音发尖、低音失真且存在漏音。
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Meta 推出 Muse Wonder 和 Wonder Full 两款新模型，Wonder 属于 Fable/Astra 级别但价格更低，为 $4/$20 每百万 token，而 Fable 和 Astra 为 $10/$50。Wonder 可通过 Meta API 和 Muse Code 使用，并将很快驱动 Meta 个人智能体 Muse。作者实测后认为两款模型输出较慢、UI 效果差，暂不会在日常编码任务中再次使用。
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Simon Willison 发布 llm-meta-ai 0.2 插件，为 Meta AI 新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 增加支持。该插件覆盖 minimal、low、medium、high、xhigh、max 六个推理档位，作者用画鹈鹕的方式对比了 Muse Wonder 与 Muse 1.3、Muse 1.2 的差异，并称 Meta AI 目前每月发布一个新模型。
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Meta 的 Muse Wonder 终于有迹象回到 frontier，表现非常亮眼！ Benchmark 中第一项就是 Superintelligence Index，别的不说，政治觉悟拉满！
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Meta 正在 Meta Model API 平台上线 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型。Muse Wonder 主打真实场景编码，面向长时间运行的任务，能规划工作、并行调用工具、把部分任务交给子智能体并从错误中恢复；Muse Wonder Full 是 Meta 能力最强的模型，以最大推理量运行，面向最难、耗时最长的工作，仅向 Muse Code 订阅用户开放，不在 API 上提供。
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Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款前沿模型，面向个人与专业智能体任务。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis 指数上排名第二，落后 Claude Opus 5.5 两分，并在 DeepSWE 上以 79 分达到 SOTA。Muse Wonder 已在 Meta Model API 和 Muse Code 上线，Muse Wonder Full 面向 Muse Code 订阅用户开放，Muse Wonder 后续还将接入 Meta 的个人智能体产品 Muse。
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来自 @AIatMeta 的 Muse Wonder 已在 OpenRouter 上线！ Muse Wonder 是 Meta 迄今能力最强的模型，专为复杂的个人与专业智能体任务设计。它带来前沿的编程性能、先进的计算机使用能力，并能处理长周期工作，应对开发者最严苛的任务。 Muse Wonder 现已在 OpenRouter 上线。
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OpenRouter 宣布 Meta 的 Muse Wonder 已在 OpenRouter 上线。据其介绍，这是 Meta 目前能力最强的模型，面向个人与专业场景的复杂智能体任务，具备前沿编码性能和高级计算机使用能力，可处理长周期工作以应对开发者高难度任务。
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Muse Wonder 现已在 OpenRouter 上线。 https://t.co/lTvz8cwmG6
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Meta 给顶尖研究员的巨额薪酬方案大致是"净中性"的 - Alexandr Wang（Meta 首席 AI 官、Scale AI 联合创始人） Meta 那些著名的天价 offer 对许多 AI 研究员来说其实算不上涨薪，因为他们在 OpenAI 和 Anthropic 的股票涨了太多，留下来拿到的钱差不多 所以真正的吸引力是使命 ---- 完整视频在 "David Senra" YouTube 频道（链接见评论）
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Meta 发布 Muse Wonder 系列前沿模型，定位面向个人与专业场景的 Agent 旗舰模型，而非通用聊天模型。该系列围绕领域专业知识、主动记忆、主动专注和前沿编程四大能力构建，并配套 FocusBench 与 SWE-Marathon 两个自建基准。Meta 还以 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder Full 的 ID 与 OOD 表现对比，论证基座越强、后训练提升越能迁移到陌生任务。
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Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder，上线 Meta Model API 与 Muse Code，定价 $4/$20 每百万输入/输出 token；最高推理版本 Muse Wonder Full 仅面向 Muse Code 订阅者，不上 API。微软发布第三代自研 AI 推理芯片 Maia 300，2027 年投产；SpaceXSI 推出覆盖 Grok、Cursor 和 X Premium 的 X Subscription，月费 $8/$30/$100/$200。
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AI 领域真是疯狂的时刻，Meta 现在全面进军前沿。既然有多个玩家在推动最先进水平，这将进一步加速进展，同时降低即便是最高能力级别的 token 成本。
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Meta 发布面向个人与专业智能体工作的前沿模型家族 Muse Wonder。Yuchen Jin 引用的评测数据显示，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上仅落后 Opus 5.5 两分，DeepSWE v1.1 得分 79.0%，高于 Astra 的 74.1% 和 Opus 的 74.2%，并在 SWE-Marathon 上超过 Astra 和 Opus 5.5。他同时呼吁 Meta 将 Muse Wonder 开源。
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一年前，许多人嘲讽 Meta 花数十亿美元招揽顶尖 AI 人才并收购 Alexandr Wang（说实话我当时也持怀疑态度）。 但 Muse 应用和模型的成功证明了一件事： 招揽顶尖人才，组建一支超强团队，给他们一个雄心勃勃的目标和充足的资源，他们就能创造奇迹。
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Meta 的进展快得惊人
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META 🔥：Meta 即将推出的“Watermelon”模型已被预告！ 氛围检查——这是否意味着训练已经完成？
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我赌 Muse 会赢
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Alexander Wang（Meta 首席 AI 官）： Meta 知道 Muse 是今年最重要的产品，却仍坚持只用一个精干的小团队，因为他们明白，让组织膨胀会破坏一致性，而一个智能体要逐步赢得用户信任、承担越来越大的任务，正需要这种一致性。
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