Meta.AI

Muse Wonder

meta/muse-wonder
/v1/chat/completions/v1/messages/v1/responses/v1beta/models/*/v1/models/*

Muse Wonder 是 Meta 推出的一个前沿推理模型,专为复杂的个人和职业智能体任务设计。它接受文本、图片、视频、音频和 PDF 文档,并返回文本。该模型处理长远工作:规划、委托给子代理、并行调用工具并从错误中恢复,因此多步任务无需逐步指导即可完成。它还能运行浏览器、桌面和移动应用,并跨多个现有仓库中的文件进行和验证更改。Muse Wonder 在对话中传递重要的背景信息,并检索与当前任务相关的细节。而且它针对主动专注训练,即使任务变得有挑战性,也能朝着你的目标努力。

输入 / 输出模态
未提供 至 未提供
参考输入 / 输出价格
输入¥28输出¥140每百万 Token
上下文长度
1M
收录时间
2026年10月14日

供应通道与价格

供应通道输入 /M输出 /M缓存读取 /M上下文最大输出详情
OpenRouter¥28¥140¥1.41M1M

OpenRouter

延迟
5.04s
吞吐量
175 tokens/s
上下文
1M

价格

输入
¥28/M tokens
输出
¥140/M tokens
缓存
¥1.4/M tokens

规格

上下文
1M
最大输出
1M
支持的 API
/v1/chat/completions/v1/messages/v1/responses/v1beta/models/*/v1/models/*

Muse Wonder 的示例代码与 API 说明

Modelmesh 会帮你在不同服务提供商之间规范化处理请求和响应,为你统一接口。

Modelmesh 提供了兼容 OpenAI 的 Completion API,可连接 300 多款模型与服务提供商,既可直接调用,也可通过 OpenAI SDK 调用。此外,还提供了一些第三方 SDK。

在以下示例中,Modelmesh 专用的请求头属于可选项。若你配置了这些请求头,你的应用就能出现在 Modelmesh 的排行榜上。

支持的接口点击接口可切换下方示例
/v1/chat/completions
from openai import OpenAI API_KEY = "$SSY_API_KEY" client = OpenAI( base_url="https://router.shengsuanyun.com/api/v1", api_key=API_KEY, ) try: completion = client.chat.completions.create( model="meta/muse-wonder", messages=[{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个数更大?"}], temperature=0.6, top_p=0.7, stream=True, ) response_text = "" for chunk in completion: if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content is not None: content = chunk.choices[0].delta.content print(content, end="", flush=True) response_text += content except Exception as error: print(f"Request failed: {error}")
                
              

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