快速结论
Muse Wonder 系列已由 Meta 公布，但两款模型的可用渠道不同。记忆、长任务和榜单成绩来自官方说明，仍应按实际账户与业务任务验证。
- Meta 官方公告发表于 2026 年 10 月 12 日，本文于 10 月 13 日核验。
- Muse Wonder 通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供；Muse Wonder Full 面向 Muse Code 订阅用户。
- 官方将跨会话信息利用称为 Active Memory，将持续完成目标的能力称为 Active Focus。
- 公告描述 Muse 消费端后续接入安排，不能推断所有用户已同步获得新模型。
本次更新：10 月 13 日核验后新增，标明公告日期、适用范围与文档指导性质。
**10 月 13 日核验；官方公告日期为 10 月 12 日。**Meta 发布 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full。
渠道与功能分别看
官方称标准版通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Full 面向 Muse Code 订阅用户；Muse 消费端接入是后续安排。读者应按具体账户和入口核对可用性。
公告强调 Active Memory 与 Active Focus：前者用于在不同会话中利用相关信息，后者围绕较长目标持续工作、处理阻碍和新信息。这些是 Meta 的产品与评测表述，本文没有进行独立体验或横评。
业务团队可以怎样评估
**编辑建议：**用一组可恢复的小任务验证记忆是否准确、旧信息是否会被错误引用，以及任务中断后是否能继续。在跨会话测试中，分别记录用户明确提供的信息、实际被调用的内容和最终产物。
与 DeepSeek Harness 等方案比较时，除了模型回答，还应检查工具连接、权限、任务记录和总成本。相似的功能名称并不提供相同的运行保证；用自己的完成标准判断，比直接引用厂商榜单更适合业务选型。
参考资料
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