Meta: Muse Wonder Full

Muse Wonder Full 是 Meta Muse Wonder 系列中能力最强的模型,面向长时间运行的专业智能体与超长程软件工程任务。它具备 Active Memory 和 Active Focus 能力,在 Meta 的智能体与编程评测中通常得分更高。

研发机构
Meta
模型系列
muse
输入与输出文本, 图像, 视频, 音频 → 文本
上下文窗口1,048,576
最大输出—

快速接入

使用你的 Moduck API Key,将 API 基础地址设置为 https://api.moduck.ai/v1,并将 model 参数设置为 meta/muse-wonder-full。

import os
import requests

base_url = "https://api.moduck.ai/v1"
api_key = os.environ["MODUCK_API_KEY"]
model_id = "meta/muse-wonder-full"

response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": model_id,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
        "stream": False,
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

采用 OpenAI 风格的聊天请求格式,沿用熟悉的调用方式,让模型接入更简单。

Muse Wonder Full API 价格

价格暂未提供

模型评测

Max

综合智能指数 · v4.355.8
编码指数—
Agent 指数—
评测项目分数测量条件来源
Harvey Legal Agent Benchmark13.1all-pass rate · 模型变体: max effort; Artificial Analysis LAB-AA · 版本: 1.1 · 日期: 2026-10-12
Finance Agent59.1accuracy · 数据集: Vals AI private test set · 模型变体: max effort · 版本: v2 · 日期: 2026-10-12
HealthBench Professional62.3length-normalized weighted rubric score · 模型变体: max effort · 日期: 2026-10-12
AutomationBench45.4strict pass@1 · 模型变体: max effort; Artificial Analysis AutomationBench-AA · 日期: 2026-10-12
GDP.pdf33.2score · 模型变体: max effort · 日期: 2026-10-12
JobBench75.3mean reward · 模型变体: max effort · 日期: 2026-10-12
OSWorld78.4mean partial score · 模型变体: max effort · 版本: 2.1 · 日期: 2026-10-12
OSWorld39.4binary completion rate · 模型变体: max effort · 版本: 2.1 · 日期: 2026-10-12
Terminal-Bench57.1accuracy · 模型变体: max effort; Artificial Analysis Terminal-Bench 4.0-AA · 版本: 4.0 · 日期: 2026-10-12
DeepSWE79pass@1 · 模型变体: max effort · 版本: 1.1 · 日期: 2026-10-12
SWE-Marathon57.5pass@1 · 模型变体: xhigh effort · 日期: 2026-10-12
ProgramBench59share of rollouts passing at least 95% of tests · 模型变体: max effort · 评测工具: mini-swe-agent · 日期: 2026-10-12
Artificial Analysis Intelligence Index56index score · 模型变体: max effort · 版本: 4.3 · 日期: 2026-10-12

性能

性能走势

输出速度93.1 tok/s当前
首 token 延迟1.3 s当前
端到端延迟7.8 s当前
输出速度
当前93.1 tok/s
窗口均值89.2 tok/s
首 token 延迟
当前1.3 s
窗口均值1.4 s
端到端延迟
当前7.8 s
窗口均值7.5 s
长尾延迟(P99)
当前16.4 s
窗口均值16.5 s
提示词缓存命中率
当前18.1%
窗口均值24.6%
错误率
当前0.0%
窗口均值0.1%

可用性

运行时间100%至少一个服务方有响应
可用率100%实际成功服务的请求
错误率0%失败请求占比
服务请求 · 按小时
24 小时前现在

Muse Wonder Full 模型对比

模型输入价格输出价格上下文窗口主要能力
Muse Wonder Full当前模型价格暂未提供价格暂未提供1,048,576文本输出 · 推理 · 工具调用
Muse Spark OpenUSD 1 / 1M tokenUSD 3.4 / 1M token1,048,576文本输出 · 推理 · 工具调用
Muse WonderUSD 3.2 / 1M tokenUSD 16 / 1M token1,048,576文本输出 · 推理 · 工具调用
Muse Spark 1.3USD 1 / 1M tokenUSD 3.4 / 1M token1,048,576文本输出 · 推理 · 工具调用
Muse Glimmer 30BUSD 0.2 / 1M tokenUSD 0.8 / 1M token131,072文本输出 · 推理 · 工具调用

模型规格

输入
文本, 图像, 视频, 音频
输出
文本
上下文窗口
1,048,576
最大输出
—
发布日期
2026-10-12
附件输入
支持
推理
支持
工具调用
支持
开放权重
不支持

常见问题

Muse Wonder Full 适合做什么?

Muse Wonder Full 是 Meta Muse Wonder 系列中能力最强的模型,面向长时间运行的专业智能体与超长程软件工程任务。它具备 Active Memory 和 Active Focus 能力,在 Meta 的智能体与编程评测中通常得分更高。

Muse Wonder Full 支持哪些输入和输出?

资料记录的输入:文本、图像、视频、音频;输出:文本。

Muse Wonder Full 如何计费?

本页暂未列出这款模型的价格。

Muse Wonder Full 的已记录规格是什么?

当前资料记录:上下文窗口 1,048,576 tokens。

快速接入示例中的 model 参数是什么?

示例使用 meta/muse-wonder-full。这个值来自页面标识,尚未核定为可调用的 Moduck 公共 ID。

现在能通过 Moduck API 调用这款模型吗?

本页没有这款模型已通过 Moduck API 实际调用的验证记录。接入示例和预留 ID 不代表已经开放,请以账户可用模型列表为准。