Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型家族
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由：汇总 Meta Muse Wonder 家族发布细节与第三方评测，可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的位次与定价。
#评测/基准
Latent Space精选AI 评分8282 The Decoder精选AI 评分8282 Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 56，Muse Wonder 得分 52，前代 Muse Spark 1.3 为 48。
推荐理由：Meta 新前沿模型在智能体与编码评测上大幅跃升，但事实知识与成本仍是短板，可据此判断其真实定位。
Microsoft ResearchAI 评分5151 微软研究院发布 StudentSim：用学生模拟器评估和改进 AI 导师
微软研究院提出 StudentSim，一种从公开去标识化学习记录训练个性化学生模拟器的研究系统，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 导师。该系统沿行为保真度和指导响应性两个维度评估，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，并配套 StudentSimEval 基准。
The DecoderAI 评分7171 研究显示 AI 智能体团队耗费大量 token 却几乎不提升质量
评测公司 Vals AI 在 Vibe Code Bench 上测试 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5，分别以单智能体和团队形式在中等与最高推理强度下运行，团队成本是单智能体的 1.8 倍到 5.1 倍。
Latent Space精选AI 评分8282 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。