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Meta 發布 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 兩個前沿模型，官方稱是迄今能力最強的模型，面向個人與專業 agentic 任務。Muse Wonder 即日起通過 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 訂閱者開放。Muse Wonder 之後還將驅動 Meta 的個人 agent 產品 Muse，首批向訂閱者推出。
Meta 發布 Muse Wonder 系列兩款模型 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，稱在個人與專業 agent 任務、記憶與編碼基準上達到當前最優；Muse Wonder 即日起通過 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 僅面向 Muse Code 訂閱者。
Meta 公布兩款新模型 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，稱二者在個人與專業場景的智慧體（agentic）任務上達到 SOTA 表現。推文沒有給出基準分數、開放方式或上線時間，只附帶指向 Meta 研究部落格的連結，詳情需檢視該部落格。
Meta Superintelligence Labs 發布第二代模型家族：Muse Wonder 與更高階的 Muse Wonder Full，其中 Wonder Full 僅向 Muse Code 訂閱者開放，Wonder 還可通過 Meta Model API 呼叫。兩者均為 100 萬 token 上下文，Wonder 定價為每百萬 token 輸入 4 美元、輸出 20 美元，Wonder Full 未公布 token 價格；
Meta Superintelligence Labs 的首個開源模型 Muse Glimmer 已在 Ollama 上線，採用 Apache 2.0 許可。它是 30B 多模態模型，面向本地執行的 agent 工作負載，上下文長度 128K 以上，支援 low 到 xhigh 四檔推理強度。
Meta 推出兩款新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，即日起面向 Muse Code 訂閱使用者開放，Meta 稱其能與業界最強模型正面競爭。其中 Wonder 還可通過 Meta Model API 呼叫。Meta 表示未來計劃用 Wonder 驅動其 Muse AI agent，先從訂閱使用者開始，並將開發可讓所有 Muse 使用者使用的專用模型，但具體時間表尚未公布。
Meta Superintelligence Lab 發布 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，這是 Meta 首個前沿模型，官方測試稱基準分數與 Fable 5.1、GPT-6 Astra 相當。通過 Meta Model API 呼叫 Wonder 定價為每百萬輸入 token 4 美元、每百萬輸出 token 20 美元，與 GPT-6 Sol、Opus 5.5 大致同價；
Meta Superintelligence Labs 推出首批媒體生成模型：Muse Image 即日起在 Meta AI 應用、meta.ai、美國 Instagram Stories 及部分國家 WhatsApp 上線，Facebook 稍後跟進；Muse Video 僅作預覽，將面向創作者和 Meta AI 推出。
Meta 的開源權重模型 Muse Spark Open 已在 Ollama 上線，面向程式碼編寫與工具呼叫，上下文視窗達 100 萬 token。使用者可用 ollama run muse-spark-open:cloud 在 Ollama 雲端執行，或用 ollama launch claude muse-spark-open:cloud 接入 Claude Code。該模型目前已向 Max 和 Teams 使用者開放，Pro 使用者稍後可用。
Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 7 月 9 日發布 Muse Spark 1.1，這是 Muse Spark 的升級版多模態推理模型，面向 agentic 任務，在工具與電腦操作、程式設計和多模態理解上有明顯提升。模型支援 100 萬 token 上下文視窗，可編排多智慧體系統，並已在 Meta AI 應用和 meta.ai 的 Thinking 模式上線。
Meta AI 發布新模型 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，稱其為目前最強模型，Artificial Analysis 給 Muse Wonder（Max）的評分與 GPT-6.1 Sol 相當，可能是 Meta 首個 Fable 級模型。llm-meta-ai 外掛隨之更新到 0.2，支援該模型並覆蓋 minimal、low、medium、high、xhigh、max 六檔推理等級。
Meta 發布 30B 開源模型 Muse Glimmer，採用 Apache 2.0 許可，發布當天即可在 LM Studio Bionic 中下載並本地執行。該模型面向本地 agent 工作流，支援多步任務、工具呼叫與影像輸入，可在 Mac 和 PC 上執行。在 LM Studio 內部評測 BionicBench v0.1 的 18 項任務中完成率 83.3%，高於 Gemma 4 31B 與 Qwen 3.6 27B 的 77.7%。
Meta 發布新一代旗艦模型家族 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，官方稱這是其迄今能力最強的模型系列。據 Artificial Analysis 智慧指數，Muse Wonder Full 得 56 分，僅落後 Claude Opus 5.5 兩分，超過 GPT-6 Astra 與 Gemini 4 Argon，主打快速回應的 Muse Wonder 為 52 分。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open，816B 總引數（42B 啟用）、1M token 上下文，稱其為迄今最強的美國開源權重模型。
Meta 發布開放權重模型 Muse Spark，稱其為美國迄今最強的開放權重模型，也是同類中首個能借助最新 MLX 框架、在兩臺 Apple M5 Ultra Mac Studio 上本地執行的模型。Meta 與蘋果這次罕見合作並公開互相支援：扎克伯格在 X 上表示該模型在新 Mac Studio 上表現出色，蘋果新任 CEO John Ternus 回覆致賀。
Meta 發布開放權重模型 Muse Spark Open，採用混合專家架構，總引數約 816B、每 token 啟用約 42B，可輸入文字、影像、音訊和影片，輸出文字，上下文視窗最高 100 萬 token。模型針對 agentic coding 訓練，能閱讀程式碼庫、編寫與除錯程式碼並呼叫工具。官方提供 BF16 與 NVFP4 兩種權重，BF16 約 1.5TB，NVFP4 為 4 位精度、面向 NVIDIA Blackwell GPU。
Ollama 宣布 Muse Spark Open 已向 Pro、Max、Pay-as-you-go 和 Teams 四類套餐開放，這些套餐的使用者現在可以呼叫該模型。公告只說明瞭覆蓋範圍，沒有披露模型規模、上下文長度、價格或免費檔是否同步開放等細節。
Meta 宣布用 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 搭建健康科學研究框架，呼叫 500 萬份去標識化電子健康病歷，醫學專家在四周內完成 10 篇原創論文，最佳情況下效率比傳統流程提升十倍，其中一篇僅用七天。研究人員發現，Muse 最明顯的收益不是更快起草，而是更快終止：它能快速標記已被文獻解決的問題、指出研究問題與資料不匹配，避免把時間浪費在無法發表的研究上。但模型仍缺專業判斷力，無法評估臨床價值或識別資料侷限；
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open：816B 總引數 / 42B 啟用的 MoE，1M token 上下文，支援文字、影像、影片與音訊輸入，Artificial Analysis 智慧指數 39 分，為美國開源權重模型最高，但低於 GLM-5.3（45）與 Kimi K3（44）。
llama.cpp 合併 PR #30616，新增 Muse Spark Open 模型支援，可處理文字、視覺與音訊三種輸入。該模型是 latent space MoE：殘差流保持 8192 維，256 個專家位於 4096 維，經上下投影連線，採用 top-8 sigmoid 路由與修正偏置，注意力為三層 2048 視窗滑窗加一層無 rope 的全域性層。
Muse Spark Open 即日起開放：權重可在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 下載，同時上線 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 與 Together AI 等 API 平台。模型以 Muse Model License 發布，附帶有限商業條款，許多開發者可免費使用。
Meta 發布 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 兩個模型，稱其在個人與專業智慧體、記憶和程式設計等關鍵基準上取得 SOTA。二者把專門知識用於工作與日常場景中的問題，例如理解一份租約、解讀財務或健康資訊，評測任務覆蓋法律、金融與健康領域。該推文未提及模型規模、開放方式與上線時間。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open，擁有 8160 億引數和 100 萬 token 上下文視窗，原生多模態，面向複雜編碼與 agent 任務，並針對 Mac 本地執行設計。本地部署門檻不低，至少需要 1TB 記憶體，Meta 稱在搭載 M5 Ultra 晶片的 Mac Studio 上表現最佳。
Meta 發布 Muse Spark Open，為讓先進模型更易獲取，該模型針對最新 MLX 框架做了最佳化，可在兩臺 Apple M5 Ultra Mac Studio 上執行。它同時支援 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp、Unsloth 等主流推理引擎，並針對 AMD、Apple、Intel 與 NVIDIA 晶片最佳化。
Meta 發布開源權重大模型 Muse Spark Open，816B 引數、42B 啟用、1M 上下文，原生多模態，面向程式碼與智慧體任務。該模型與蘋果合作，用 MLX 針對 Apple 晶片統一記憶體架構最佳化，兩臺 512G 的 M5 Ultra Mac Studio 即可本地執行，但兩臺機器售價已超過 4 萬美元。
Meta AI 公布 Muse Wonder 的兩項核心能力，均面向 agent 每天要處理的長時、多步任務。Active Memory 讓上下文跨對話保留，並在相關時重新調出；Active Focus 讓模型在任務變難時繼續朝目標推進，嘗試替代方案、突破阻塞並堅持到完成。推文未說明上線時間、可用範圍與模型規格。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open，稱其是美國迄今能力最強的開源權重模型，主打編碼與 agentic 任務。模型總引數 816B、啟用 42B，上下文視窗 1M token，原生支援文字、影像、影片與音訊多模態。官方稱其在長時程任務、複雜軟體工程和多步推理上表現突出。
Meta 對比了後訓練階段見過的任務與其他任務上的測試時算力擴充套件：Muse Wonder Full 與 Muse Spark 1.3 在分佈外任務上的提升幅度相近，但在相同的分佈內得分下，Muse Wonder Full 在陌生任務上的表現好於 Muse Spark 1.3 趨勢所預測的水平。Meta 把這一上移歸因於更強的基座模型，認為它能更有效地把後訓練收益遷移到未被預期的任務上。
MLX 今日發布新版本，支援用 RDMA over Thunderbolt 把多臺 Mac Studio 組成叢集：4 臺 M5 Ultra 執行近萬億引數的 Muse Spark Open（816B MoE，NVFP4 精度）解碼超過 36 tokens/s，高於人類平均閱讀速度。單臺 512GB Mac Studio 可跑 Qwen 3.8 27B 與 Mistral Medium 3.5 128B，在 65,536 上下文下分別佔用最多 68GB 和 158GB 記憶體。
Meta 表示已訓練出 Muse Wonder 模型家族，重點在對齊與安全兩個維度上領先。官方稱交付個人超級智慧需要在對齊與安全上大幅投入，並要求模型對私人資訊保持審慎、抵抗濫用。該家族據稱能更穩健地應對對抗性指令，並更謹慎地處理隱私資訊。推文未提及模型規模、開放時間或評測資料。
Reddit r/OpenAI 上有使用者發帖詢問 OpenAI 的 Dots 功能是否會向 Plus 使用者開放，引發討論。有自稱已獲得 Dots 訪問權的使用者表示體驗一般，認為 Muse 更好，並稱 Dots 執行任務時會消耗 Codex 用量。另有評論提到每個 Dots 在雲端配有 8 核虛擬機器，因此 Plus 和免費版可能改用較弱模型且僅控制本地機器。
推理框架 v0.32.0 發布，最值得注意的是新增 meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4 模型支援，併為 NVFP4 量化 MoE 加入全域性縮放。同版本還新增 MiniCPM5 工具呼叫解析器、Hadamard 旋轉的 2-bit Qwen3.5（prism_hadamard_qwen35）、Qwen3.5 並行 head，並支援未轉換的模型權重。