Muse Wonder 對比 MiniMax M3：23 個指數點與 13 倍的輸出價格，方向卻相反

MiniMax M3 每百萬個輸入 token 的費用為 $0.30，每百萬個輸出 token 為 $1.20。Muse Wonder 則分別是 $4.00 和 $20.00。這在輸出項目上是 13.3 倍的差距，而在每完成一項任務的實測成本上則是 16.7 倍的差距——在同一個獨立測試框架上，MiniMax M3 約為 $0.51，Muse Wonder 約為 $4.52。在能力方面，同一個測試框架讓兩者相差 23 個指數分，分別是 52 與 29。因此，顯而易見的解讀在第二段之前就已底定：Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 10 月 12 日發布的版本是昂貴、能力強的一方，而 MiniMax 的開放權重 M3 則是便宜、較弱的一方。這個配對之所以值得寫上一頁，在於這兩款模型對同一個工程問題下了相反的賭注，而且其中一款公布了另一款沒公布的數字。

Muse Wonder 宣稱具備 1,048,576 個 token 的上下文視窗，並對其中的每個 token 一律以相同價格計費。MiniMax M3 也宣稱相同的視窗大小，卻在該視窗之下公布保證可用的最低 512K，因為它的稀疏注意力設計有一個它必須承諾的下限。這兩種說法對你而言哪個更有價值，完全取決於你的提示詞實際落在視窗中的哪個位置。

這兩個模型，以及它們為何不是同一類物件

MiniMax M3 是 MiniMax 的旗艦開放權重基礎模型，於 2026 年 6 月 1 日在該廠商的部落格上發布，並在我們自己的目錄中列為自 5 月 31 日起可用——這類記錄總是會有的為期一天的差異。它是一個 4280 億參數的混合專家模型，每個 token 大約有 230 億個活躍參數，60 層，128 個路由專家，採用 top-4 路由，以及 1,048,576 個 token 的上下文視窗，最大輸出為 512,000 個 token。它接受文字、圖像和視訊輸入並返回文字。它宣傳的三項主張是：前沿級別的編碼和代理性能、原生多模態（包括操作桌上型電腦的能力），以及——這裡重要的一點——MSA，即 MiniMax Sparse Attention，這是該公司提出的一種專有注意力架構。它是在 MiniMax 社群授權條款下的開放權重，該授權不是 Apache 2.0，也不是 MIT，這個區別值得閱讀而不是假設。

Muse Wonder 是 Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 10 月 12 日推出的前沿發佈，以雙檢查點系列形式出貨。只有 muse-wonder-1.0 設有端點——在 Meta Model API 上以及 Muse Code 內——而這裡的每一項數字都適用於它。Muse Wonder Full 是得分較高的組態，僅透過 Muse Code 訂閱販售。可呼叫的檢查點接受文字、圖像、語音與影片輸入，回傳文字，具備 1,048,576 個 token 的上下文視窗，單次回應上限為 943,718 個 token，定價為每百萬 token 輸入 $4.00、快取 $0.20、輸出 $20.00，並強制在從 minimal 到 max 的努力程度階梯上執行推理，預設為 medium。沒有權重，也沒有授權條款。

所以，這個對照並不單純是便宜與昂貴之爭。它是可下載的 428B 開放權重模型，對上一個租用的專有模型，這意味著價格比較與能力比較所回答的是不同問題。

23 個指數點由什麼組成

這兩組數字都來自 Artificial Analysis，基於同一工具、同一版本，並在最高強度設定下取得，這也是它們之所以能夠並列比較的唯一原因。

• 智慧指數 — Muse Wonder 52，在 216 個模型中排名第九；MiniMax M3 29，在同類 116 個中排名第十八

• 每完成一項索引任務的成本 — MiniMax M3 約 $0.51；Muse Wonder 約 $4.52，大約是 8.9 倍

該次執行所消耗的輸出 token——MiniMax M3 約 1.2 億；Muse Wonder 約 1.3 億，對比 MiniMax 所屬同組的排行榜中位數近 1.4 億。

• 定價 — MiniMax M3 每百萬 $0.30 輸入 / $0.06 快取 / $1.20 輸出；Muse Wonder $4.00 輸入 / $0.20 快取 / $20.00 輸出

• 上下文與輸出上限——兩者皆為 1,048,576 輸入；MiniMax M3 為 512,000 輸出，對比 Muse Wonder 的 943,718

• 輸入介面 — MiniMax M3 文字、圖像與影片；Muse Wonder 文字、圖像、語音與影片

• 權重 — MiniMax M3 可依 MiniMax 社群授權條款下載；Muse Wonder 為專有，未公佈任何權重

• 實測速度——Minimax M3 每秒約輸出 108 個詞元，首詞元延遲不到一秒；Muse Wonder 每秒 115 個詞元，首詞元延遲接近 20 秒

最後一列改變的是工作負載的感受，而非成本，而它是這份清單上僅次於價格的最大實務差異。無論各模型終於開始輸出時得分如何，對任何互動式應用來說，不到一秒的首個 token 時間與二十秒的首個 token 時間，就是不同的產品。

另請注意，這兩個模型在輸出 token 量上相當接近——1.2 億對上 1.3 億——這表示每項任務的成本比基本上就是價目表上的比率，而不是其中一個模型長篇大論所造成的假象。當一個便宜模型不但每 token 便宜，使用 token 的數量也有所節制時，價格差異就是真實的，不會在開立發票的過程中遭到侵蝕。

成本運算，體現在兩種真正重要的形態

舉兩個工作負載為例。第一個是摘要或擷取管線：每月 1,000 萬個 token，輸入佔比 70%，這是大多數估算工具預設假設的型態。第二個是長脈絡檢索：每月 500 萬個 token，每次呼叫有 80 萬個 token 的提示，回應簡短，並使用快取。

• 短呼叫量、無快取——MiniMax M3 每月約 $5.70；Muse Wonder 每月約 $11.30。大約是 2 倍，而對於這種規模的工作負載，這兩個數字相較於工程師的時薪都只是捨入誤差。

• 短通話量、開啟快取——MiniMax M3 約 4.86 美元；Muse Wonder 約 9.63 美元。快取這一項讓 MiniMax 每百萬付出五分錢，對比 Meta 的兩毛，但絕對差距依然很小。

• 在提示達 800,000 個 token 的長上下文檢索中——MiniMax M3 每次呼叫約 $0.35；Muse Wonder 每次呼叫約 $4.00，因為兩款模型都沒有分階調降費率，而且 Muse Wonder 的輸入費率高出 13 倍。若每月呼叫一千次，那就是 $350 對比 $4,000。

• 相同的退休工作負載並啟用快取——MiniMax M3 每次呼叫約 $0.14；Muse Wonder 每次呼叫約 $2.20

那些數字全都不是你的帳單估算——它們只是依照各家廠商公布費率所做的牌價算術。重點在於整體樣態：對小量工作負載來說，13× 不過是杯咖啡錢；但對真正長上下文的工作負載而言，它決定了一項服務是你負擔得起大規模跑，還是只能選擇性地分流。

MSA 相對於平面窗口，這是一場關於失效模式的賭注

這是比較中沒有基準列的部分，也是兩個模型做出相反選擇的地方。

MiniMax 將 M3 的長上下文行為歸因於 MSA，該公司形容 MSA 支援一百萬個 token，並保證至少 512K 可用。那個詞——「保證」——確實在發揮作用。稀疏注意力系統的退化方式，與稠密系統不同；而公布一個下限，等於供應商告訴你，他們認為退化到什麼程度會變得不可接受。如果你的提示詞介於 512K 與 1M 之間，那就是在說明你所承擔的風險，而這比單單一個視窗大小更有用。

M​eta 的 Muse Wonder 公布了 1,048,576 個 token，卻沒有提供任何可比的可用下限說明。它在 900,000 個 token 與 900 個 token 時收取相同費率，並將單次回應上限設在 943,718 個 token，這是我們追蹤到第二大的輸出上限。它沒做的是告訴你，它的長脈絡回想從哪裡開始衰退。對於一個開啟大型脈絡並在其中長時間工作的 agent 來說，少了這個數字，就是你會從自己的流量中發現、而不是在頁面上讀到的落差。

誠實的總結是，MiniMax 公布了一項它可能兌現、也可能不兌現的保證，而 Meta 公布的則是一個不附帶任何承諾的窗口。這兩種說法都無法取代你自己用自己的長度去測試你自己的提示詞。

開放權重，以及授權條款實際上怎麼說

MiniMax M3 可供下載，這意味著租用模型無法提供的三件事：你可以用自己的專有資料對它進行微調，你可以在自己的安全邊界內運行它，而且你可以確信六個月後回應你呼叫的產物，與今天回應的是同一個。MiniMax 社群授權並非無限制授權，任何打算在其之上建構產品的人都應該閱讀條款，而不是假定享有 MIT 式的自由——實際問題是它對再散布和大規模商業使用允許什麼，而答案存在於授權文本中，而不是部落格文章裡。可與 Apache-2.0 開放權重檢查點相比較，那是性質上不同的授予。

Muse 上述一概不提供。它只能透過 Meta 自家的介面以 API 形式使用，而這正是前沿專有模型發布一貫的交換條件：不能微調、不能自架、沒有你能掌控的版本，換來的是開放權重模型在這個價格層級達不到的能力。問世才兩天，獨立測得的差距已達 23 個指數點，而這就是你付租金所換得的數字。

在沒有第二份合約的情況下，讓它們互相對抗

這裡的比較異常容易進行，因為其中一方早已存在於你可能持有的金鑰上。OrcaRouter 以 MiniMax 自家定價、0% 加價提供 MiniMax M3，型號為minimax/minimax-m3——供應商定價原封不動直接轉嫁，因此廠商一宣布降價，我們這邊當天就同步生效——並與超過 200 個其他模型共用同一組憑證，且當某個端點狀態不良時會自動跨供應商容錯移轉。因此，本頁所爭論的兩項數字，都能對照你自己的 Token 用量來查核，無須再建立第二個供應商關係。

Muse Wonder 不在我們的目錄中，而且我們也無法驗證有任何第三方服務涵蓋範圍。路由器無法路由一個沒有其他人在提供服務的模型，而目前唯一能取用它的途徑是 Meta 自家的 API 和 Muse Code。路由這件事真正適用的地方在於邊界：一種能把多個模型組合成單次呼叫的路由 DSL，能讓便宜的模型承擔大量流量，並讓前沿模型處理困難的請求，而自動容錯移轉則可避免單一不健康的端點讓整條路徑中斷。這種模式需要兩個模型都能透過同一個介面存取，而這兩者中只有一個已做到，另一個則尚未。

哪一個，以及給誰？

當工作負載量大、而預算是限制條件時，選擇 MiniMax M3。每百萬 token 為 $0.30 與 $1.20，在輸入方面大約是 Muse Wonder 的十六分之一，在輸出方面則是十三分之一；就首個 token 而言，它的速度快了一個數量級，支援百萬 token 的上下文窗口，並有公開的價格下限，而且是這兩者中唯一可以下載、微調並保留的模型。對於大量摘要、擷取、分類，以及長上下文檢索——在這些情境中，你原本光輸入每次呼叫就要付四美元——那 23 點的指數差距並不能描述你的工作負載。

當工作艱難、漫長且具代理式特質時，當你需要的是能力而非價格時，以及當 943,718 個 token 的回應上限或強制推理階梯是特色而非負擔時，就選 Muse Wonder。它是兩者中唯一經獨立測量分數高於 50 的模型，且其定價是三大主要實驗室中任何一家為前沿模型公布過的最低掛牌價——對於一個成本是 M3 的 13 倍的模型來說，這是一句說來奇怪、卻也公允的話。

不該在兩者之間做選擇的買家，正是流量有兩種形態的那種買家。把 80 萬 token 的提示詞送進每百萬輸出 20 美元的模型，這是一套成本模型；把兩段文字的分類任務送進去，又是另一套成本模型，而本頁這兩個模型的定價，幾乎就像是市場早已心裡有數。