Muse Wonder 進駐 OpenCode：編碼代理遇上 30 秒首個 Token

Meta Muse Wonder became selectable inside OpenCode on 21 October 2026, nine days after Meta Superintelligence Labs released the model on 12 October. That is the fact worth reporting, and it is a smaller fact than the headline suggests: the model did not launch here, it was added to a coding harness that already had a long list of models. What makes the addition interesting is the collision it sets up. A terminal agent is the least forgiving place to run a model that Artificial Analysis measures at 30.35 seconds to first token, and Muse Wonder is exactly that model — 52 on the independent Intelligence Index, $4.00 per million input tokens and $20.00 per million output, and a first-token wait roughly eight times the board median. Whether a coding agent can absorb that wait is the question this piece is actually about. When a first-token figure like this one changes after a provider ships a fix, the change is logged with its date and sources in the AI Incident Archive, next to the rest of the model and vendor failures we track.

10月21日實際上改變了什麼？

OpenCode 在其文件中公布其模型清單，而 Muse Wonder 現在以識別碼 muse-wonder-1.0 出現在其中，價格為每百萬個 token 輸入 $4.00、輸出 $20.00，以及快取讀取 $0.20——與 Meta 公布的費率表相同，且未附加任何折扣。此項目透過與 OpenAI 相容的 Responses 端點提供服務，這表示現有的 OpenCode 設定不需要專用用戶端即可存取；它只需要一個模型字串和一組金鑰。

誠實的但書是：OpenCode 自己的更新日誌並未點名該模型。它在那一週最新的條目——10 月 20 日的 v2.1.0 與 10 月 21 日的 v2.1.2——描述的是免費額度限制恢復、模型可見性與 SDK 變更。因此，這項可用性是記錄在模型清單中，而不是作為頭條功能來宣布；這是 harness 支援通常落地的方式，也是讀者可能會先在選擇器中看到該模型、之後才看到相關部落格文章的原因。我們無法直接閱讀廠商的社群貼文——它出現了付費牆——所以這裡的日期是依據清單加上貼文自身的時間戳，而不是依據新聞稿。

10 月 21 日這天，模型本身沒有任何改變。權重沒有開放，價格沒有變動，也沒有新的基準測試問世。唯一新增的是觸及範圍：這個過去必須手動串接 Meta API 的模型，如今只要在許多人早已開著的工具裡寫一行設定就能使用。

決定這是否令人愉快的數字

Artificial Analysis 讓每個模型都跑同一套測試框架，而對代理式編碼工具而言，其延遲數據比綜合分數更重要。以下是 Muse Wonder 在最高推理設定下的表現：

• 首個 token 時間 — 30.35 秒，相較於排行榜中位數 3.96 秒

• 開始後的輸出速度——每秒 145.1 個 token，在 185 個受測模型中排名第 26，遠高於中位數 79.2

• 每項 Intelligence Index 任務的成本——約 $4.52，對比每百萬個 token 的混合標價 $2.94

• 索引執行時消耗的輸出 token 數——約 1.3 億，相較於 8,500 萬的中位數

• 上下文視窗 — 1,048,576 個 token，可接受文字、影像、語音和影片作為輸入，並回傳文字

那兩個延遲數字描述的是一種特定形態的模型：它會思考很久，然後快速寫出內容。在聊天視窗裡，這還能忍受。但在一個會進行八次工具呼叫的代理迴圈中，30 秒的等待是每一輪都要付一次；而一個八輪任務可能光是等待每一步的第一個 token，就要花上四分鐘。每秒 145 個 token 是真實的，這也是為什麼模型一旦開始說話，就不會讓人覺得慢——但它買不回第一個字出現之前的沉默。

這並不是反對使用它的理由，而是主張要選對回合。Muse Wonder 廠商報告中最強的主張是長時程專業工作——Meta 自己的表格將 Muse Wonder Full 在 JobBench 上列為 75.3，這是一項長時程代理式基準，也是其數字與同系列型號分歧最明顯的地方。如果你的 OpenCode 工作階段是單一艱難的重構，並伴隨大型計畫，那麼等待時間會分攤到長時間的生成過程中。如果是四十次小型編輯，這筆等待成本就要付四十次。

不是發行版本的儲存庫

前去尋找權重的人會發現meta-01/muse-wonder 位於 Hugging Face 上，並可能合理地得出結論，認為發生了某種開放的事。事實並非如此。該儲存庫只包含一個 .gitattributes 檔案，別無其他：沒有模型卡、沒有 config.json、沒有 safetensors 分片、沒有授權條款檔案。下載次數並未追蹤，而且該頁面指出，該模型未由該平台上的任何推論供應商部署。平實解讀，該儲存庫就是一個名稱保留——一個僅存放字串的佔位符，而不是檢查點。

因此，對 Muse Wonder 開放性的正確表述是：專有、僅提供 API，且有一個空殼儲存庫搶佔這個名稱。任何人若稱其為開放權重、可下載或可微調，都是在描述另一個模型。同樣的謹慎也適用於雙檢查點結構——muse-wonder-1.0 是可呼叫的模型，而 muse-wonder-full-1.0 是得分較高的配置，Meta 透過其 Muse Code 訂閱服務販售，而非按 token 計費。OpenCode 列出第一個。

OrcaRouter 位於何處，以及不位於何處

我們不提供 Muse Wonder。meta/muse-wonder 並不在 OrcaRouter 模型目錄中，而且再多相鄰的 Meta 可用性也改變不了這點——我們確實提供的 Meta 檢查點是 meta/muse-spark-1.2，每百萬 token 輸入 $1.25、輸出 $4.25，以及其 1.1 前代，兩者皆採用 1,048,576-token 視窗。坦白說明這點比平時更重要，因為一個只能透過兩家供應商觸及的模型，正是路由器該誠實回答「還不是這個」而非以暗示性沉默帶過的典型情況。

在這裡，路由層真正有價值的地方，就是拿來做實驗。一個才推出十天、首個 token 要等 30 秒、而且背後只有一次獨立評估的模型，實在不值得憑信心就把生產路徑押在它上面。用同一把能連到您已信任模型的密钥，把一小部分流量導向它，其餘流量維持原狀，然後讓 自動容錯移轉接住逾時，同時您去弄清楚它的長程行為是否值得等待。要回答這個問題，這比遷移一套工作流程再碰運氣便宜多了。

路由論點的另一半是算術。因為我們不加價地原樣傳遞供應商標價，供應商降價當天就會反映在我們這邊，而我們未託管的模型根本不會出現——目錄陳述的是哪些模型可觸及，不是許願清單。當 Muse Wonder 在這裡上線，你看到的價格就會是 Meta 的價格。

什麼會讓這件事變成更大的新聞

三件事，每一件都能在一次頁面載入中查證。OpenCode 的更新日誌中出現一則 Muse Wonder 條目，而不只是列在其模型清單裡，這意味著這項整合被當作一項功能來看待，而非只是目錄中的一行。第二位獨立評估者公布一個長時程的數字，將能鞏固那項目前完全仰賴 Meta 自家表格的論斷。而 Hugging Face 儲存庫中的任何動靜——一張模型卡、一份授權條款、一個 safetensors 檔案——都會改變開放性這個問題，而它今天只有一個字的答案。

在那之前，對10月21日的正確解讀範圍有限卻有用：前沿模型在大多數人會嘗試它的工具裡變得更容易試用，而決定它是否會繼續保持配置的，不是它的指標分數，而是每回合30秒的沉默是否是這項工作付得起的代價。