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Muse Ember

Meta 最小最高效的模型,面向复杂推理执行与智能体工作流,支持 100 万 token 上下文与原生多模态

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共 14 篇 · 第 1/2 页
Simon Willison 博客T2·基座大模型
72 分
Meta 发布 Muse Ember 小模型 主打智能体高频任务

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。

InfoQ 中文T2·基座大模型
78 分
Meta 发布轻量模型 Muse Ember 成本仅对手三分之一

Meta 正式发布迄今体积最小、效率最高的轻量级模型 Muse Ember,主打智能体高频重复任务如工具调用、编程子任务与长文档解析。在 Artificial Analysis 智能指数上其最高推理强度约 36 分,与 Claude Haiku 5.5 持平并高于 GPT-6 Luna,但单任务成本仅约 0.136 美元、约为对手三分之一,占据效率前沿有利位置。该模型已在 Meta Model API 与 Muse Code 上线,Meta 称更高效率模型仍在训练中。

Marktechpost (@Marktechpost)T2·基座大模型
78 分
Meta 发布最小模型 Muse Ember 成本仅为 Claude Haiku 5.5 三分之一

Meta 发布其最小模型 Muse Ember,在 Artificial Analysis 智能指数上以 36 分追平 Claude Haiku 5.5,单任务成本约 0.136 美元,仅为后者的三分之一。该模型定位为智能体体系中的执行层,与负责复杂规划的 Muse Wonder 分工协作,原生支持文本、图像、音频与视频,具备 100 万 token 上下文与最高 51.2 万 token 输出。代价是在 FrontierCode 2.0-AA 真实仓库改动可合并性评测上落后于 Haiku 5.5,且部分成绩为 Meta 内部测试。

IT之家 · 智能时代T2·基座大模型
78 分
Meta 发布轻量模型 Muse Ember 单任务成本仅 1/3

Meta 推出迄今最小、效率最高的 AI 模型 Muse Ember,专为复杂推理与智能体高频任务设计。在 Artificial Analysis 综合指数上与 Claude Haiku 5.5 持平(36 分),但单任务成本仅为其 1/3,并在 AutomationBench-AA、OSWorld 2.1 等多项智能体与多模态评测中领先。模型即日起通过 Meta Model API、Google Cloud 与 Oracle Cloud 提供,输入/输出定价为每百万 Token 0.10/0.50 美元。

Rohan Paul (@rohanpaul_ai)T2·基座大模型
78 分
Meta 发布最小模型 Muse Ember 主打智能体高频调用

Meta 发布迄今最小的模型 Muse Ember,官方称其在智能水平上对标 Claude Haiku 5.5,而成本约为后者的三分之一。该模型面向智能体全天重复执行的高频任务,包括工具调用、编码子任务、路由、信息抽取与长文档解析,并已上线 Meta Model API 与 Muse Code。定价为 200K tokens 以内输入 $0.10、输出 $0.50 每百万 tokens,超过 200K 后分别升至 $0.30 与 $1.50。

The DecoderT2·基座大模型
71 分
Meta 发布 Muse Ember 小模型 主打智能体高频任务

Meta 推出迄今最小、最高效的模型 Muse Ember,专为智能体日常高频任务设计,覆盖工具调用、小型编码、请求路由、数据抽取与长文档处理。官方称其在各推理档位的每美元智能均优于 Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna,单任务成本约 0.14 美元,但真实编码基准 FrontierCode 2.0-AA 上落后于 Haiku。模型支持文本、图像、音频、视频与百万级上下文,已通过 Meta Model API 与 Muse Code 开放,定价为每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元。

Artificial AnalysisT1·基座大模型
72 分
Meta 发布 Muse Ember 以三分之一成本对标 Claude Haiku

Meta 推出高效能模型 Muse Ember,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 36,与 Claude Haiku 5.5(max)持平,但单任务成本仅 0.14 美元,约为后者的三分之一。该模型在 AutomationBench-AA 上得分 68.1%,与自家旗舰 Muse Wonder 持平,但整体智能水平落后旗舰 8 分,成本却仅为旗舰的约五十分之一。

OpenRouter (@OpenRouter)T1·基座大模型
38 分
Meta Muse Ember 模型上线 OpenRouter

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。

Arena.ai (@arena)T1·基座大模型
72 分
Meta 发布 Muse Ember 小模型 单任务成本仅 0.03 美元

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。