代理能力躍進！Meta發表Muse Wonder系列模型：性能緊追Claude Opus 5.5，任務成本飆2.8倍|數位時代 BusinessNext

Meta於美國時間2026年10月12日發表Muse Wonder系列，包含Muse Wonder與Muse Wonder Full兩款模型，定位為「個人與專業AI代理」用的前沿模型，主打能跨對話記住使用者脈絡、遇到卡關會換方法把任務做完。

第三方評測機構Artificial Analysis（以下簡稱AA）測得兩款模型的智慧指數分別為52分與56分，與相隔約6周的前代Muse Spark 1.3（48分）相比明顯躍進；不過使用成本也跟著墊高，Muse Wonder每道評測任務的成本是前代的2.8倍。

兩款模型差在哪？Wonder開放API，Full僅限Muse Code訂閱者

Meta在官方部落格表示，公司14個月前開始從頭重建AI研發體系，兩款新模型在旗下GW（吉瓦）級的Prometheus資料中心訓練完成。

官方強調兩項能力。一是Active Memory，模型會把使用者的重要脈絡帶進不同對話，並在任務需要時主動調出相關細節；二是Active Focus，面對困難目標時會嘗試替代做法、排除卡關、依新資訊調整，需要時先向使用者釐清需求，執行重要動作前也會先確認。簡單來說，Meta要的是記得你是誰、交辦後能自己做完的助理。

Muse Wonder自10月12日起可透過Meta Model API與Muse Code使用；Muse Wonder Full則只開放給Muse Code訂閱者（Meta首款AI程式開發代理工具）。至於一般用戶使用的Muse應用程式，官方只表示Muse Wonder「很快」會導入、優先開放給訂閱者，截至10月13日未見具體時程。

根據AA整理，兩款模型的上下文長度（一次能讀進的內容量）皆為100萬個token（AI處理文字的計量單位），與前代相同；可輸入文字、圖片、影片與音訊，輸出則僅限文字。

第三方評測怎麼看？代理任務大躍進，總分仍未登頂

AA在X發文指出，Muse Wonder Full在最高推理強度下，於AA智慧指數v4.3（彙整10項評測的綜合分數）拿下56分，10項評測全數高於Muse Spark 1.3。進步最大的是代理型任務：Terminal-Bench 4.0（在命令列環境完成程式工作）從33%升至57%；衡量知識工作代理表現的GDPval-AA v2.1，Elo積分（類似棋賽排名的相對分數）從1681升到1857。Muse Wonder的智慧指數為52分，Terminal-Bench 4.0成績則從33%升至52%。

依AA統計，Muse Wonder Full在10項評測中有6項擠進前三，其中科學推理類的CritPt以33%排名第一，GDPval-AA v2.1排第二，同屬科學推理類的SciCode以63%排第三。寫程式方面，在AA程式代理指數中，Muse Wonder Full搭配Muse Code拿下68分，與Claude Code搭配Claude Sonnet 5.5同分，高於搭配Claude Opus 5.5的66分；Muse Wonder為63分，前代Muse Spark 1.3只有54分。

不過，Meta官方部落格附上的比較總表，只列了Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra與Claude Opus 5.5三款競品，AA同一輪評測涵蓋的GPT-6.1 Sol與Gemini 4 Argon都不在表上。

即使只看這張表，AA智慧指數最高的仍是Claude Opus 5.5的58分，Muse Wonder Full以56分居次。Meta宣稱Muse Wonder系列在個人與專業代理任務達到最先進水準（state-of-the-art），但論綜合智慧分數，Muse Wonder Full還沒拿下第一。

定價走高端：每道任務成本是前代2.8倍

Meta官方部落格未列出價格。根據AA整理，Muse Wonder的API定價為每百萬輸入token 4美元（約新台幣128元）、快取輸入0.20美元（約新台幣6元）、輸出20美元（約新台幣642元）；Muse Wonder Full不採每token計價，僅供Muse Code訂閱者使用。

AA指出，Muse Wonder在最高推理強度下，每道評測任務平均輸出約5.4萬個token，比前代少約一成；但單價偏高，加上每道任務平均要讀進769萬個輸入token，每道任務成本達4.52美元（約新台幣145元），是Muse Spark 1.3的1.60美元（約新台幣51元）的2.8倍。

放進AA的比較，這個成本低於Claude Fable 5.1的7.63美元（約新台幣245元）、Claude Opus 5.5的5.98美元（約新台幣192元）與Claude Sonnet 5.5的5.46美元（約新台幣175元），但高於GPT-6 Astra的3.26美元（約新台幣105元）、Gemini 4 Argon的1.99美元（約新台幣64元）與GPT-6.1 Sol的0.72美元（約新台幣23元）。

亦即，Meta新模型的使用成本，已從前代的低價位拉到僅次於Claude系列的高價位帶。

安全方面，Meta表示Muse Wonder對化學、生物、放射性與核子（CBRN）武器及網路攻擊濫用的防護是「迄今最強」，同時依「Meta超級智慧擴展框架（Meta Superintelligence Scaling Framework）」保留資安防禦用途的前沿能力。官方稱含更多安全評測的完整報告將「很快」公布，截至10月13日未見釋出。

延伸閱讀：Muse是什麼？實測Meta爆紅AI助理：免費額度大方，3個玩法比ChatGPT更像助理！

資料來源：Meta官方部落格、Artificial Analysis X貼文、Artificial Analysis官方評測文章、《DevOps.com》、台灣銀行牌告匯率

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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