Meta เปิดตัวซีรีส์ Muse Wonder โมเดล AI ที่มีความสามารถสูงสุดเท่าที่เคยมีมา

เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 Meta ประกาศเปิดตัวซีรีส์ Muse Wonder ซึ่งประกอบด้วย Muse Wonder และ Muse Wonder Full ในฐานะโมเดลระดับแนวหน้าสำหรับงานส่วนตัวและงานอาชีพที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ Meta ระบุว่าโมเดลเหล่านี้มีความสามารถสูงสุดเท่าที่บริษัทเคยพัฒนามา และสร้างขึ้นเพื่อมอบประสิทธิภาพระดับแนวหน้าในงานหลากหลาย ตั้งแต่การดำเนินการเรื่องเคลมประกัน การทำความเข้าใจสัญญาเช่า ไปจนถึงการสร้างแอปที่ใช้งานได้จริง

ความสามารถสำหรับงานที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์

ตามประกาศ โมเดล Muse Wonder มีความสามารถในสาขาเฉพาะทาง ทั้งกฎหมาย การเงิน และสุขภาพ อีกทั้งยังทำงานเขียนโค้ดได้ในระดับแนวหน้า เพื่อช่วยผู้คนสร้างสรรค์สิ่งต่าง ๆ ตั้งแต่เกมไปจนถึงแอปสำหรับธุรกิจใหม่ Meta ระบุว่าการเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากบริษัทเริ่มปรับโฉมงานด้าน AI ครั้งใหญ่เป็นเวลา 14 เดือน ซึ่งเป็นช่วงที่บริษัทเปลี่ยนจากการสร้างรากฐานขึ้นใหม่ไปสู่การผลักดันขีดจำกัดของเทคโนโลยี โมเดลเหล่านี้ต่อยอดจากรากฐานที่วางไว้ด้วย Muse Spark

Meta สร้างโมเดลใหม่โดยใช้ความสามารถที่เรียกว่า Active Memory และ Active Focus Active Memory จดจำบริบทเกี่ยวกับผู้ใช้ข้ามบทสนทนา และเรียกคืนรายละเอียดที่เกี่ยวข้องกับงานตรงหน้า ส่วน Active Focus ช่วยให้โมเดลมุ่งทำงานไปสู่เป้าหมายต่อไปเมื่อเจองานยาก โดยลองใช้แนวทางอื่น แก้ไขข้อผิดพลาด ขอคำชี้แจงเพิ่มเติมเมื่อจำเป็น และสอบถามผู้ใช้ก่อนดำเนินการเรื่องสำคัญใด ๆ ให้เสร็จสิ้น

การเขียนโค้ดเป็นจุดที่เชื่อมความสามารถเหล่านี้เข้าด้วยกัน บล็อกวิจัยของ Metaอธิบายว่าการสร้างซอฟต์แวร์เป็นกระบวนการที่ต้องติดตามข้อกำหนด ปรับแก้ส่วนต่าง ๆ ในฐานโค้ด และทำวงจรทดสอบกับปรับปรุงซ้ำหลายครั้ง พร้อมระบุว่าโมเดลทั้งสองได้รับการฝึกด้วยงานที่หลากหลายและใช้เวลานาน เพื่อให้ทำงานต่อเนื่องได้ตลอดกระบวนการดังกล่าว ตัวอย่างสาธิตในโพสต์แสดงให้เห็นว่า Muse Wonder สร้างเกมครัวสามมิติที่เล่นได้จากภาพที่ปรับแต่งได้ วางแผนวิ่งในเบราว์เซอร์โดยใช้ข้อมูล OpenStreetMap และปรับตามความชอบกับสถานการณ์ส่วนบุคคล ออกแบบและสั่งทำของที่ระลึกจากภาพถ่ายจริงในโปรไฟล์ Instagram ส่วนตัว และจัดทำผังที่นั่งงานแต่งงานแบบเฉพาะบุคคลจากรายการข้อกำหนดการจับคู่ที่ซับซ้อน

การฝึกและการประยุกต์ใช้กับงานใหม่

Muse Wonder และ Muse Wonder Full ได้รับการฝึกที่ศูนย์ข้อมูล Prometheus ของ Meta ซึ่งมีขนาดระดับกิกะวัตต์ การเปิดตัวครั้งนี้ต่อยอดแนวทางการขยายขนาดที่ Meta อธิบายไว้พร้อมกับ Muse Spark โดยนำไปใช้ทั้งในการฝึกก่อนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

บล็อกวิจัยยังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพในงานที่มุ่งเน้นระหว่างการฝึกหลังการฝึกกับประสิทธิภาพในงานที่ไม่คุ้นเคย เมื่อเพิ่มการประมวลผลขณะทดสอบ ซึ่งเป็นขอบเขตความสามารถที่ Meta ระบุว่าเกณฑ์มาตรฐานยอดนิยมในบางสาขาไม่อาจสะท้อนได้ครบถ้วน การวิเคราะห์ของ Meta เปรียบเทียบ Muse Spark 1.3 กับ Muse Wonder Full โดยนำคะแนนของแต่ละโมเดลในคะแนนรวมที่ใช้แทนงานซึ่งมุ่งเน้นระหว่างการฝึกหลังการฝึก (แบบอยู่ในการกระจายข้อมูล) มาเทียบกับประสิทธิภาพเฉลี่ยในงานที่ไม่ได้มุ่งเน้นระหว่างการฝึกหลังการฝึก (นอกการกระจายข้อมูล) Meta รายงานว่าโมเดลทั้งสองพัฒนาประสิทธิภาพในงานนอกการกระจายข้อมูลได้ใกล้เคียงกันเมื่อเพิ่มการประมวลผลขณะทดสอบ แต่เมื่อพิจารณาจากประสิทธิภาพในงานแบบอยู่ในการกระจายข้อมูลแล้ว Muse Wonder Full ทำงานในงานที่ไม่คุ้นเคยได้ดีกว่าที่แนวโน้มของ Muse Spark 1.3 คาดการณ์ไว้ Meta ระบุว่าการขยับขึ้นดังกล่าวเป็นผลจากโมเดลพื้นฐานที่มีขนาดใหญ่กว่าและแข็งแกร่งกว่าซึ่งอยู่เบื้องหลังซีรีส์ Muse Wonder โดยความสามารถที่เพิ่มขึ้นจากการฝึกหลังการฝึกถ่ายโอนไปสู่งานที่ไม่คุ้นเคยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บล็อกระบุว่าความอเนกประสงค์นี้สำคัญต่อเอเจนต์ส่วนบุคคลที่ต้องรับมือกับเป้าหมาย เครื่องมือ และข้อจำกัดหลากหลายรูปแบบ

ชุดการประเมิน

Meta ระบุว่าซีรีส์ Muse Wonder ทำผลลัพธ์ได้ในระดับแนวหน้าในเกณฑ์มาตรฐานสำคัญสำหรับเอเจนต์ส่วนบุคคลและเอเจนต์ระดับมืออาชีพ ความจำ และการเขียนโค้ด พร้อมเผยแพร่ตารางผลลัพธ์ฉบับเต็มที่เปรียบเทียบโมเดลเหล่านี้กับโมเดลระดับแนวหน้าอื่น ๆ ในชุดการประเมินที่ครอบคลุม การประเมินที่ระบุชื่อไว้ประกอบด้วย Harvey’s Legal Agent Benchmark ซึ่งกำหนดให้โมเดลทำงานกับเอกสารต้นฉบับและปฏิบัติตามคำสั่งโดยละเอียดเพื่อจัดทำเอกสารทางกฎหมาย และ Vals Finance Agent V2 สำหรับงานด้านเอเจนต์ทางการเงิน การวัดความจำตามบริบทระยะยาวใช้ MemoryBench การวัดการจดจ่อใช้ FocusBench การวัดความสามารถในการทำงานต่อเนื่องกับโครงการซอฟต์แวร์ที่ใช้เวลานานใช้ SWE-Marathon และการวัดการเขียนโค้ดในงานระยะยาวใช้ DeepSWE Meta อ้างถึงรายงานแยกต่างหากสำหรับรายละเอียดการประเมินเพิ่มเติม

ความปลอดภัยและการปรับให้สอดคล้อง

Meta ระบุว่าได้ฝึกโมเดลตระกูล Muse Wonder ให้หลีกเลี่ยงการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวโดยไม่ได้รับอนุญาต ปฏิเสธคำขอให้ช่วยกระทำการที่เป็นอันตรายจริง ๆ และมุ่งปรับปรุงความปลอดภัยพร้อมเสริมการป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ เนื่องจากนักพัฒนาและทีมรักษาความปลอดภัยสามารถใช้โมเดลอย่าง Muse Wonder เพื่อค้นหาจุดบกพร่องในโค้ดของตนเองและเสริมความแข็งแกร่งให้ระบบได้ Meta จึงระบุว่าบริษัททำให้แน่ใจว่าโมเดลยังคงทำงานดังกล่าวได้

Meta ระบุว่า Muse Wonder มีมาตรการป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิดด้าน CBRN (เคมี ชีวภาพ รังสี และนิวเคลียร์) และด้านไซเบอร์ที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่บริษัทเคยมีมา ขณะเดียวกันก็ยังเปิดให้เข้าถึงความสามารถด้านไซเบอร์ระดับแนวหน้าเพื่อการป้องกัน และเรียก Muse Wonder ว่าเป็นโมเดลที่ได้รับการปรับให้สอดคล้องมากที่สุดเท่าที่บริษัทเคยพัฒนามา การประเมินความปลอดภัยที่อธิบายไว้ในบล็อกวิจัยครอบคลุมอัตราความสำเร็จของการโจมตีที่สั่งรันโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต อัตราการละเมิดข้อกำหนดในการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล อัตราการปฏิเสธคำขอที่มีความเสี่ยงทางชีวภาพ ตลอดจนอัตราการปฏิเสธการนำไปใช้ในทางที่ผิดด้านไซเบอร์และอัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการป้องกันไซเบอร์ Meta ฝึก ประเมิน และเปิดตัวโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดของบริษัทให้สอดคล้องกับ Meta Superintelligence Scaling Framework และระบุว่ารายงานฉบับเต็มที่มีการประเมินความปลอดภัยเพิ่มเติมจะเผยแพร่ในเร็ว ๆ นี้

ความพร้อมให้ใช้งานและแผนที่ประกาศไว้

Muse Wonder พร้อมให้ใช้งานผ่าน Meta Model API และ Muse Code ส่วน Muse Wonder Full พร้อมให้สมาชิก Muse Code ใช้งาน Meta ระบุว่า Muse Wonder จะเริ่มขับเคลื่อนประสบการณ์ต่างๆ ใน Muse ในเร็วๆ นี้ โดยจะเปิดให้สมาชิกใช้งานก่อน และยังจะใช้ขับเคลื่อนการสร้างอาร์ติแฟกต์กับกระบวนการอื่นๆ ที่ต้องใช้ความสามารถด้านปัญญามากขึ้นด้วย Meta ยังระบุว่าจะใช้ Muse Wonder พัฒนาโมเดลเฉพาะทาง ซึ่งจะนำมาให้ทุกคนที่ใช้ Muse ได้ใช้งาน