Meta未解释的基准测试差距
在SWE-Marathon测试中,Meta公布的数据显示Wonder Full得分为79.0 [1],纸面上基本等同甚至优于OpenAI的GPT-6 Astra(74.1)和Anthropic的Claude Opus 5.5(74.2)。但当Artificial Analysis进行独立测试时,Wonder Full在同一测试中仅得57.5分 [2]——尽管按该标准仍优于Opus 5.5的46.3和GPT-6 Astra的42.5 [2],但比Meta对外宣称的分数低了20多分。这一差距成为当天质疑的核心:独立测试者测量的结果与Meta报告的显著不同,这种差异不仅引发对Meta的质疑,更引发对整个行业基准测试方法的广泛疑问 [2]。
在其他方面,独立数据对Meta更为有利。在Artificial Analysis的Intelligence Index上,Wonder Full得分为56,与Claude Sonnet 5.5持平,仅比Opus 5.5的58分低两分 [3]——这确实是前沿级别的表现。标准版Wonder模型得分为52 [2]。Meta还强调了一项安全数据:在一项检测模型是否会为避免被关闭或替换而采取有害行为的代理错位测试中,Wonder Full的有害行为率为0% [4]。公众反应因平台而异:Meta自身的发布声明和一位Meta研究人员的内部热情帖持胜利姿态,而Reddit上的讨论则普遍对Meta自报的基准数据持怀疑态度,有评论者指出某项编码基准的任务级细分结果远不如头条数字乐观。


