Meta AI

Meta 推出旗下最小最高效模型 Muse Ember，定位与 Claude Haiku、GPT-6 Luna 同档，专为工具调用、编码子任务、路由、信息抽取与长文档解析等智能体高频重复工作设计。短提示词定价为每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，与两个竞品持平；但长上下文阶梯涨价更陡，超过 200k 后输入涨至 0.30 美元、输出 1.50 美元。

Meta 的 Muse Ember 模型已在 OpenRouter 平台上线，定位为面向编码智能体的子任务执行模型。官方建议以 Muse Wonder 等前沿模型负责规划，再将边界明确的子任务分发给 Muse Ember 并行执行。目前仅公布使用方式，未披露模型参数、基准成绩或定价细节。

Meta 的 Muse Ember (Max) 以 1608 分登顶 Code Arena WebDev 小模型榜，超过 Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna。在相同 API 定价下，其单任务中位成本仅 0.03 美元，约为 Luna 的一半、Haiku 的四分之一，处于成本与性能的帕累托前沿。测试中单任务平均耗时约 2 分钟，可一次性生成 20 多个网站与动画。