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AI 日報 2026-10-13

85 則值得知道的變化

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Muse Wonder 透過 Meta Model API 與 Muse Code 提供，Wonder Full 先供訂閱者使用，兩者主打長程編碼、記憶與代理任務。

模型維持 120 億參數 MoE 架構、每次啟用約 25 億參數，LiveCodeBench v6 得分 82，高於 Qwen3.5-9B 的 75.4 分。

Muse Wonder Full 在 Terminal-Bench 4.0 得分由前代 33% 升至 57%，ProofBench 解出 94 題，但知識測試僅 30 分。

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模型可處理最多 32K 詞元並回傳選項機率；Xbox 已整理逾 1 萬筆玩家意見，服務每百萬輸入詞元收費 0.042 美元。

新模型長期模擬自傷對話的安全政策遵循率由舊版86%升至99%，但 ChatGPT for Teens 被 Common Sense Media 評為「不可接受」

模型支援選擇、是非與評分機率輸出；Jev Decision Index 採用固定 132,422 道測試題，涵蓋五類能力。

該模型採稀疏 MoE，總參數 6,000 億、每個 Token 約啟用 270 億，主打研究、檢索、資料分析與文件生成。

模型頁面宣稱支援 iOS、Android 與 HarmonyOS，並可用 SGLang、vLLM、llama.cpp 和 Ollama 部署。

合約採按需下單，空軍目前已訂購約170萬美元資料；WindBorne則稱WeatherMesh 6預測精度優於ECMWF模型。

Artificial Analysis v4.3 顯示 Muse Wonder Full 得分 56，較 Muse Spark 1.3 的 48 高，兩者發布僅隔六週。

貼文稱其在十項任務平均得分達 BF16 版 85.9%，可透過瀏覽器、vLLM 或 llama.cpp 本地執行。

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報導稱模型僅向部分 Zcode 3.15.1 訂閱者隨機開放，另有目錄列出百萬 token 上下文與 131,072 token 最大輸出。