Hacker News 上一名用户发布帖子，将问题指向 Meta 创建大语言模型的能力。该帖页面显示 1 分、0 条评论，正文仅记录发帖者的个人使用体验，未附上模型测试过程或技术分析。
发帖者称，其使用大模型的首选方式，是将前沿模型放进群聊，以取得更好的结果。这一做法来自个人使用经验，原帖没有列出群聊中使用的具体模型组合，也没有说明上下文长度等设置。
“我的大模型使用体验，是把前沿模型放在群聊里，以取得最佳结果。”
发帖者最近将 Muse Wonder 加入自己的使用范围，并在几个小时后将其移除。从加入至删除的间隔只有数小时，原帖没有记录更长的使用周期。
“我最近加入了 Muse Wonder，几个小时使用后就把它删掉了。”
Muse Wonder 并不是发帖者唯一比较过的模型。其对 DeepSeek Flash 给出了更直接的偏好，表示在处理事情时会选择 DeepSeek Flash，而不是 Muse Wonder。
“我甚至会在任何事情上使用 DeepSeek Flash，而不是 Muse。”
这组对比构成原帖唯一的产品评价。发帖者没有说明两款模型的版本、参数、调用成本或测试任务，也没有披露群聊场景中的提示词、上下文设置与输出样例。
原帖没有公布后续测试安排，也没有提出针对 Meta 或相关模型提供方的具体要求。页面上的讨论停在发帖者的个人结论：群聊中的前沿模型组合获得优先采用，Muse Wonder 在数小时内被移除，DeepSeek Flash 则成为其明确选择的替代方案。
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