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同一套写代码的 Agent，昨天刚跟它交代过项目的目录约定和命名习惯，今天新开一个会话，它又从头问了一遍。这不是模型笨，是它压根没有记忆。

Meta 在 10 月 12 日发布了 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这是它第一次拿出“前沿档”模型。发布会几乎没聊参数，重心只有一个：记忆。Meta 把它叫“主动记忆”，模型能跨会话带着上下文，把上周甚至上个月聊过的偏好、约定在需要时捞回来，不用你每次重新交代。

MemoryBench 是 Meta 自己出的考卷

为了让这个卖点立得住，Meta 还配了个专门的测试 MemoryBench，并称 Muse Wonder 的分数压过了 Fable、Opus 和 Astra。

看这类数字要留个心眼：MemoryBench 是 Meta 自己出的考卷。厂商自己出题、自己报最高分，不算造假，只是证据很弱——除非有人拿一套不属于任何一家的测试，把几个模型放一起跑一遍。

记忆会怎么改你的账单形状

对独立开发者来说，更该关心的是记忆会怎么改你的账单形状。

一个“记得你”的 Agent，每次调用都要把相关的历史信息召回、拼进上下文再发给模型。好处是少来回问几轮，长任务确实更顺；代价是输入 token 持续变长，token 结构从“这一次的任务”变成“这一次的任务加一摞记忆”。

所以能不能记住是产品问题，记多少、留多久却是账单问题。这个策略得你自己定，厂商的默认值是按它的产品逻辑设的，不是按你的成本设的。

Anthropic 的 Haiku 5.5 在 10 月 7 日也给出了一个类似的信号：同一个模型，提示词不超过 10 万 token 时输入每百万 0.10 美元、输出 0.50 美元，超过这条线，价格跳到 0.50 和 2.50。记忆和上下文越长，触发跳档的概率越大。

能调到的，和榜单上最亮的，不是同一个

还有一处更实际：更强的那档 Muse Wonder Full 只给 Muse Code 订阅用户，不通过 API 提供。也就是说，榜单上最亮眼的那个版本，开发者根本调不到，能调的是每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元的 Muse Wonder，与 Opus 5.5 大致同档价，谈不上便宜。

把 10 月中旬这批发布连起来看会更清楚：Google 和 Anthropic 各自在输出上限、子代理并行上做文章，Meta 这次押的是记忆。跑分和参数能带来的边际收益在变小，厂商开始比谁的模型“能长期用得住”。

这对做产品的人意味着选型维度变多了：不只看它是哪一档分数，还要看它在长任务里省不省轮次、那些记忆最终算在谁头上。模型怎么挑、账怎么合，这些脏活可以交给EasyAPI：一个接口管住所有模型，按任务分配路由，账单按模型和调用方归集，记忆带来的上下文膨胀也能在用量明细里看清楚。