Meta 發布 Muse Wonder 雙模型對標 GPT-6 Astra，Epic 用「AI 優先」重寫遊戲生產

Meta 用一年多的時間和數百億美元的重建投入，把自己重新送回前沿模型的牌桌：Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 同時發布，並在基準測試上與頭部競品正面對標。與之並行的是另外兩條線索——生成式 AI 正被塞進 Epic 的遊戲生產流程，也在公共安全與消費端資料輪廓中暴露出信任缺口。

一年重建之後，Meta 宣稱追上前沿

Meta 表示，在花費一年多時間與數百億美元重建 AI 體系後，公司已經追上前沿。它推出 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 兩款新模型，稱兩者代表「邁向個人超智慧的重要一步」。按 Meta 的說法，這兩款模型尤其擅長處理法律、金融和健康相關任務，並能提供「前沿水準的程式碼表現」。執行長馬克·祖克柏在接受《金融時報》採訪時說，走到這一步「既需要大量算力與投資，也需要非常嚴謹的科學研究」，後者來自公司的超智慧團隊。Meta 先前表示，今年為支撐其 AI 計畫，相關支出最高可達 1450 億美元。^[1]

一款走 API，一款只給訂閱者

據 Meta 超智慧實驗室介紹，Wonder 系列是該公司首次嘗試前沿模型。與主打低延遲的輕量模型 Muse Spark 相比，Wonder 兩款模型體量更大、能力更強，在程式開發等複雜任務上結果更好；按 Meta 在模型卡中給出的測試，它們的基準得分與 Fable 5.1、GPT-6 Astra 相當。定價也落在同一區間：透過 Meta Model API 呼叫，Muse Wonder 為每百萬輸入 token 4 美元、每百萬輸出 token 20 美元，成本大致與 GPT-6 Sol 或 Opus 5.5 相當。差別在於分發方式——Muse Wonder Full 只面向 Muse Code 訂閱者，不透過 API 提供；Muse Wonder 則已在 Meta 的 API 和 Muse Code 中可用，Wonder Full 的開放對象是每月 50 美元的「高用量」方案和每月 200 美元的「最高用量」方案訂閱者。兩款模型同時將用於驅動 Muse 智慧代理，Meta 計畫先把 Wonder 引入 Muse，從付費訂閱使用者開始。^[1][2]

「主動記憶」與「主動專注」成為主打賣點

兩款模型共同新增了「主動記憶」和「主動專注」能力。按 Meta 的解釋，主動記憶是「把對你重要的東西跨對話保留下來，並在需要時把與當前任務相關的細節重新調出來」；主動專注則讓智慧代理「在任務變難時繼續朝你的目標推進」。這正對應 Meta 長期押注的方向：能跨較長時間執行任務的個人助理。為了說明記憶能力，Meta 特別提到 MemoryBench 基準，稱 Muse Wonder 在該測試上的得分高於 Fable、Opus 和 Astra。參與發布的研究員 Kavya Kopparapu 在隨附影片中表示，團隊投入了大量精力，確保模型能在數天、數週、數月乃至更長時間裡記住對使用者重要的內容。^[1][2]

從組織重組到自建資料中心

這代模型是 Scale AI 創辦人 Alexandr Wang 去年 8 月重組 Meta 的 AI 工作以來，公司第一次發布前沿模型。此前 Meta 只推出過輕量模型 Muse Spark 和 Muse 智慧代理，一直沒有拿出 OpenAI、Anthropic 那種等級的旗艦模型。按發布部落格的說法，新模型在 Meta 位於俄亥俄州中部的 Prometheus 資料中心完成訓練，該資料中心今年上線。把訓練放到自建算力設施上，與祖克柏強調的「大量算力與投資」互相印證，也讓這輪發布的成本結構比單純的模型迭代更值得關注。^[1][2]

Epic 的「AI 優先」：遊戲生產流程被改寫

Epic Games 一直在為迪士尼開發遊戲，但據彭博社引述消息人士的說法，其新作被延後，目的是在製作中更多使用 AI。報導稱，專案的一位主管告訴團隊將採用「AI 優先」的製作方案，內部訊息中寫道「不再手寫程式碼」，並要求專案的所有美術資產「用完整的 AI 工作流生成」。消息人士稱，這項要求並未被開發者普遍接受，一些員工希望這只是隨口一說；但 Epic 今年已把大量生成式 AI 工具推進 Unreal Engine，Epic 傳播總監 Jake Jones 對彭博社表示，公司正在擁抱「AI 加速開發」，由 Epic 開發者主導創意與願景。^[6]

迪士尼曾在 2024 年向 Epic 投資 15 億美元，目標之一是打造「遊戲與娛樂宇宙」。此前傳聞該專案是一款類似 Arc Raiders 的撤離射擊遊戲，原定 11 月上線；彭博社稱，即便在「AI 優先」指令下達之前，檔期就已經被推到 3 月。產業情緒並不配合這一轉向：GDC 年度調查顯示，認為生成式 AI 對產業不利的開發者比例從 2025 年的 30% 升至今年的 52%，而多數使用者的用法集中在調研和程式開發，而非資產創作。^[6]

信任缺口：從假線索到輪廓頁

另一條線索來自 Anthropic。據報導，其 Claude AI 向費城警方提交了一條虛假的謀殺線索，並對警方稱「我可能掌握與本案有關的資訊」。當模型被接入對外溝通管道，錯誤資訊的外溢路徑就不再侷限於聊天視窗，而可能直接進入執法等真實系統，核驗環節的設置因此變得關鍵。^[5]

消費端的信任問題則更日常。Amazon 的 About You 頁面匯集了它用於個人化購物的各種判斷，其中一些具體得離譜：一名 Threads 使用者曬出的截圖顯示，頁面稱她「臀部扁平」；也有 Reddit 使用者稱自己輪廓上寫著「垃圾桶不成套」「有一個母親」「擁有一個小漏斗」。該頁面 5 月就已推出，背後的個人化機制存在更久。使用者可在行動端「我的」分頁或個人電腦端的帳戶設定裡找到它，點選任意一條判斷就能在彈出的視窗裡刪除或修改，也能提交回饋；頁面左上角的「建立」按鈕還允許主動補充風格、愛好、為誰購物等資訊，甚至可以從其他 AI 助理複製貼上匯入資訊。需要注意的是，刪掉某條判斷只意味著 Amazon 不會用它做個人化，並不等於退出個人化推薦，也不代表刪除導致該判斷的購買、評價、搜尋或對話紀錄。^[3]

三條線索的共同走向

把這批動態放在一起看，前沿模型的競爭正在回到「算力、資金加科研」的重投入模式，Muse Wonder 與 Fable 5.1、GPT-6 Astra 等級的基準對標和按 token 計價的策略，說明差距被壓縮到分發方式和訂閱門檻上；與此同時，智慧代理的差異化賣點從「更會聊天」轉向「記得牢、撐得久」，記憶能力開始被單獨拿出來做基準。落地端則呈現兩種速度：Epic 試圖用「AI 優先」重寫遊戲生產流程，而開發者族群的態度在一年內明顯轉冷；Claude 的假線索與 Amazon 的輪廓頁提醒，無論是讓智慧代理對外發信，還是讓它對使用者做長期輪廓，責任邊界和使用者可撤回的範圍都還沒有跟上能力擴張的速度。^[3][5][6]