2026年10月12日，Meta超级智能实验室发布Muse Wonder和Muse Wonder Full两款AI模型。独立评测机构Artificial Analysis给出的智能指数得分分别为52和56，其中Muse Wonder Full与Anthropic的Claude Sonnet 5.5持平，超越GPT-6 Astra和Gemini 4 Argon。这标志着Meta在经历Llama 4发布失利后，重新回到AI前沿竞争行列。
主导这次逆转的是29岁的华裔创业者Alexandr Wang（中文名汪滔）。2025年6月，扎克伯格以143亿美元投资将Scale AI创始人汪滔及其团队引入Meta，出任首席AI官，执掌新成立的超级智能实验室。扎克伯格看重的并非汪滔的科研背景——图灵奖得主杨立昆曾公开表示汪滔「没有科研经验，也不知道如何开展科研活动」——而是其作为创业者在生死关头所具备的紧迫感，一种大公司职业经理人身上罕见的「战时状态」。
汪滔进入Meta后，首先将自身角色从「创始人」转变为「教练」。在Scale AI时期，所有决策均需经过他本人，这使其成为业务推进的瓶颈。到Meta后，他清楚自己既非AI研究员也非产品设计师，将工作重心完全转向人才招聘，在各专业领域搜罗顶尖人才并为其创造发挥专长的环境。2025年10月，Meta AI部门裁员约600人，波及FAIR等老牌研究团队，华人科学家田渊栋亦在被裁之列。但汪滔领导的TBD Lab——专注于构建超级智能的核心团队——在裁员中未受影响。
人事调整的代价同样剧烈。杨立昆于2025年底离职，创办自己的AI初创公司，临走前指出Meta新团队「满脑子都是大语言模型」，暗示其坚持的世界模型路线被边缘化。Meta内部亦有对汪滔不服气的声音，一位前员工评价Muse Spark时称「TBD那些人，Alex和扎克伯格，给内部和外部设定的标准都很低」。
汪滔选择了差异化竞争路径。他没有在Meta相对薄弱的编程和抽象推理赛道上硬追OpenAI和Anthropic，而是将筹码押在「个人智能体」方向。Muse Wonder的核心卖点并非聊天功能，而是Active Memory和Active Focus——让AI智能体在跨对话场景中记住用户上下文，在遇到障碍时不放弃目标并主动调整方案。汪滔在发布当天接受彭博社采访时表示：「其他生态系统的重心一直集中在编程智能体上。我们采取了差异化策略，让个人智能体应用场景真正发挥出色。」
这一判断基于Meta的独特资源。Meta旗下Facebook、Instagram、WhatsApp拥有约三十亿用户的日常行为数据，这是竞争对手不具备的数据富矿。将这些数据用于训练真正理解用户的个人智能体，相比在编程赛道与OpenAI正面竞争，具有更高的胜算。
迭代速度是汪滔的另一张牌。Muse Spark于2026年4月发布，Muse Wonder于10月落地，中间仅隔六个月。卡内基梅隆大学教授、Meta前AI研究副总裁Russ Salakhutdinov评价称：「TBD Lab在这么短时间内完成的工作量令人印象深刻。Alex知道自己不知道什么，而且愿意倾听。」汪滔招来清华校友赵晟佳担任首席AI科学家，监督整个MSL的科学议程；招来加州伯克利教授Dawn Song领导新的AI研究部门。他本人不做研究，但确保做研究的人选正确。
Meta尚未取得最终胜利。Muse Wonder Full目前仅对Muse Code订阅用户开放，标准版Wonder走API定价，最强版本是否向企业客户开放仍是未知数。Anthropic的Claude Opus 5.5仍在智能指数上以58分领先，GPT-6.1 Sol在成本效率上依然占优。Meta在AI人才争夺中也付出了高昂代价，向OpenAI和谷歌的研究人员开出了高达1亿美元的签约奖金。
从Llama 4的溃败到Muse Wonder的前沿表现，从杨立昆的离场到TBD Lab的高效运转，Meta用十四个月完成了一次代价高昂但方向清晰的转型。汪滔在Scale AI学到的最重要一课，或许并非如何标注数据，而是如何让顶尖人才相信跟随他能赢。Meta AI团队动荡之后留下的人员——赵晟佳、Dawn Song以及TBD Lab中未选择离开的研究员——构成了一个比Llama时代更精简、更聚焦的团队。汪滔在发布当天表示：「我会建议大家亲自试用，然后自行判断。」Meta能否后来居上，答案取决于汪滔接下来六个月的交付成果。
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