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。
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▲ Marktechpost AI · 2026-11-10 06
▲ Meta 刚刚发布了 Muse Ember，这是其最小的模型，在 Artificial Analysis 智能指数上与 Claude Haiku 5.5 持平，而每任务成本约为后者的三分之一。
其核心思路是在 agent 内部进行分工。Muse Wonder 负责规划难题。Ember 负责处理大量工作：工具调用、测试、有针对性的代码修复、路由和提取。它原生支持文本、图像、音频和视频，拥有 1M token 上下文和最高 512K 输出 token。
在最大努力设置下，Ember 在 AA 智能指数上得分 36，与 Claude Haiku 5.5 持平，领先于得分为 28 的 GPT-6 Luna。Meta 的图表显示，Ember 每任务成本为 $0.136，而 Haiku 为 $0.411。在 AutomationBench-AA 上，它完成了 37.8% 的工作流，而 Luna 为 20.2%，Haiku 为 13.9%。
不过这也有取舍：Ember 在 FrontierCode 2.0-AA 上落后于 Haiku 5.5，为 27.2 对 34.9，该基准评判真实仓库中的改动是否可合并。部分结果也来自 Meta 内部运行。
今日起可在 Meta Model API 和 Muse Code 上以 muse-ember-1.0 使用。每 1M 输入 token 收费 $0.10，每 1M 输出 token 收费 $0.50。权重闭源，参数量未披露……
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