Meta带着Muse Wonder系列回来了，这次直接对标GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5。产品线分两款：Muse Wonder和旗舰版Muse Wonder Full，主打的是长期自主执行的个人Agent。

和以往偏重对话问答的模型不同，这一系列把重点押在了模型长时间自主完成复杂任务的能力上。多模态输入、1M上下文是标配，但真正拉开差距的是长时程Agent能力。

遇阻不放弃的Active Focus

Muse Wonder系列引入了一个叫Active Focus的机制。简单说，它允许模型在遇到障碍时不放弃目标，能抽出一部分人工注意力来维持任务进度。

这个设计的实际意义在于：Agent执行长任务时最怕中途卡住就停摆，Active Focus让模型在受阻时仍能保持任务推进，而不是直接中断。

跑分数据：SWE-Marathon拉开差距

在超长程软件工程评测SWE-Marathon中，Wonder Full得分57.5，明显高于Astra的42.5和Opus的46.3。这一项上Wonder Full的优势相当突出。

记忆能力方面，MemoryBench评测中Wonder Full也领先于Opus 5.5。定价上，Wonder Full与Claude Opus 5.5持平。

从产品定位看，Meta这次没有在通用对话能力上做文章，而是把资源集中在长时程自主执行这个方向上。多模态输入和1M上下文是基础配置，Active Focus机制和超长程软件工程的跑分表现才是真正的差异化卖点。

对标GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5，定价持平，跑分在特定维度上占优——Meta在Agent赛道上的这次出手，选择了一个足够具体的切口。