Muse Code 里的 Muse Wonder 与 Wonder Full：套餐、价格和发布当天的 bug
Meta 的首批前沿模型于 10 月 12 日发布，同时推出了每月 $200 的 Maximum 新套餐。哪个 Muse Code 套餐能用 Wonder 或 Wonder Full、Wonder 在 API 上比 Spark 1.3 贵多少、值不值得升级，这里一次讲清。
10 月 12 日发布了什么
2026 年 10 月 12 日，Meta 发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，称之为自家首批前沿模型，也是迄今能力最强的模型。它们比 Muse Spark 更大——Spark 是 Meta 为低延迟打造的——在 Meta 位于俄亥俄州的 Prometheus 数据中心训练完成。两款模型从发布第一天起就能在 Muse Code 里使用。
不过两者的售卖方式并不一样：
- Muse Wonder 在 Muse Code 和 Meta Model API 上都能用，API 上的模型 ID 是
muse-wonder-1.0。 - Muse Wonder Full 只对 Power 和 Maximum 套餐的 Muse Code 订阅用户开放。它不上 API，也没有按 token 计的价格。
Meta 重点介绍了两项能力。Active Memory 能在不同对话之间延续相关上下文。Active Focus 会一直朝目标推进：换别的思路去尝试、从错误中恢复，并在执行重要操作前先跟你确认。Meta 把这两款模型瞄准了法律、金融、医疗等专业领域，以及前沿编码。
哪个 Muse Code 套餐包含 Wonder Full？
只有最贵的两档。在推出 Wonder 的同时，Meta 新增了第四档套餐：Maximum Usage，每月 $200。
| 套餐 | 价格 | 相对 Everyday 的用量 | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|---|---|
| Everyday Usage | $5/月 | 1×（每 5 小时 10–50 条提示） | 有 | 无 |
| High Usage | $15/月 | 5× | 有 | 无 |
| Power Usage | $50/月 | 20× | 有 | 有 |
| Maximum Usage | $200/月 | 80× | 有 | 有 |
如果你之前读过我们的 Meta Muse 与 Muse Code 对比，有两处变化要留意。第一，倍数上调了：8 月正式发布时，High 是 3 倍、Power 是 10 倍；到 9 月 21 日，Meta 的订阅页面在价格不变的情况下显示为 5 倍和 20 倍。Meta 没有发公告，所以具体是哪天改的并不清楚。第二，两个产品现在都有一档叫 Maximum 的套餐——消费级的 Muse agent 是每月 $100，Muse Code 是每月 $200。拿数字做比较之前，先确认收据或论坛帖子说的是哪个产品。
升级立即生效，按剩余天数折算费用；降级从下一个计费周期开始生效。没有付费加购额度：用完了，要么升级，要么等额度刷新——而在 Maximum 套餐上，你只能等。
Wonder 在 API 上的价格
通过 Meta Model API 调用时，muse-wonder-1.0 比 Spark 1.3 贵得多，而且没有更便宜的 contributor 变体：
| 每百万 token | muse-wonder-1.0 |
muse-spark-1.3 |
muse-spark-1.3-contributor |
|---|---|---|---|
| 输入 | $4.00 | $1.25 | $0.10 |
| 缓存输入 | $0.20 | $0.15 | $0.002 |
| 输出 | $20.00 | $4.25 | $0.20 |
速率上限是每分钟 3,000 次请求。TechCrunch 认为它的定价和 GPT-6 Sol、Claude Opus 5.5 大致在同一区间；另有第三方模型目录显示，Wonder 在 API 上仍标注为预览版。
落到实际任务上是什么概念？假设一个 agent 任务读入 200,000 个未缓存的输入 token，写出 20,000 个输出 token：
- Spark 1.3： 0.2 × $1.25 + 0.02 × $4.25 = $0.25 + $0.085 = 约 $0.34
- Wonder： 0.2 × $4.00 + 0.02 × $20.00 = $0.80 + $0.40 = $1.20
同样的 token 量，成本大约是 3.6 倍。输出越多，差距越大，因为 Wonder 的输出单价接近 Spark 的五倍。至于同一件活 Wonder 用的 token 比 Spark 多还是少，Meta 没有公布，最好拿你自己的任务实测。如果你的 API 密钥用得很凶，订阅套餐可能更划算；定价页上有估算器。
怎么在 Muse Code 里切换模型
用 /model。从 CLI 1.4.5 起，可以直接带上模型 ID，例如：
/model muse-wonder-1.0单独运行 /model 会打开模型选择器。Meta 的文档没有给 Wonder Full 公布单独的模型 ID，所以如果你是 Power 或 Maximum 用户，请在选择器里选它，别去猜 ID。如果 /model <model-id> 无法识别，先用 muse --version 看看版本，更新后再试。
发布当天的用量 bug
发布当天，有用户反映 Wonder 和 Wonder Full 消耗套餐额度的速度快得反常。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 证实，Wonder 的用量被错误地计入了额度。同一天，Meta 表示问题已经定位并修复，用量也已重置。之后仍有部分用户反映问题没有完全消失。
该怎么看这件事：发布当天那些“三条提示就用掉了半周额度”的帖子，不能用来判断一个套餐配上 Wonder 到底够用多久。Meta 没有公布各模型在套餐里的用量折算，所以老实说，Meta 以外的人目前都不知道。如果你的额度仍然掉得比预期快，先确认重置是否已经落到你的账号上，再下结论。
它到底有多强？
目前的数字大多来自 Meta 自己。Meta 称 Wonder 与 Fable 5.1、GPT-6 Astra 水平相当，并且在 Meta 自己的测试中，它在 MemoryBench 上的得分高于 Fable、Opus 和 Astra。发布材料里还引用了 Harvey LAB、FocusBench 和 SWE-Marathon 的成绩。
独立数据就少多了。根据报道的 Artificial Analysis Intelligence Index 结果，Claude Opus 5.5 得 58 分，Wonder Full 56 分，Wonder 52 分。也就是说，Wonder Full 已经逼近第一梯队的顶端，但谈不上明显领先。Meta 表示，这些模型是在其 Superintelligence Scaling Framework 下开发的，安全报告“即将发布”——发布时并没有一起放出。
Contributor 模式默认开启
Muse Code 订阅默认开启 Contributor 模式：Meta 给你更多套餐用量，换取用你的内容训练未来的模型。CLI 1.4.6 把它设成了订阅用户的默认选项。你可以在 /settings 里关掉它，此后的内容就不会再被使用，但用量额度会随之减少——减多少，Meta 没有说。无论开还是关，Wonder 和 Wonder Full 都能用。这其中的取舍，我们在 Contributor 与 Standard 分析里讲得更细。
该不该升级到 Power 或 Maximum？
- 留在 Everyday 或 High： 如果 Spark 1.3 已经能搞定你的活。普通版 Wonder 每个套餐都有，不升级也能拿它去试难题。
- 升级到 Power（$50）： 如果你想用 Wonder Full，或者在 High 上经常不够用。升级按剩余天数折算，所以先用它把当前周期剩下的时间试一试，花的钱比一整个月少。
- 考虑 Maximum（$200）： 前提是你已经经常顶到 Power 的上限。它的模型和 Power 完全一样——唯一的区别是用量多 4 倍。
- 用 API： 适合用 Wonder 跑脚本化或 CI 任务。但要记住，Wonder Full 在 API 上花多少钱都买不到。
发布后的计量至少再观察一两周，等它稳定下来，再根据用量评判哪个套餐合适。消费级 Muse 应用目前仍跑在 Spark 1.3 上；Meta 表示 Wonder “很快”会登陆那边，订阅用户优先。想了解仍是默认、更便宜的 Spark 1.3，请看我们的 Muse Spark 1.3 解读。