Muse Ember 1.0
MODEL PROFILE模型资料OpenCode · 2026-11-09 发布 · muse 家族 · 3 家平台收录
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Muse Ember 1.0 是 OpenCode 于 2026 年 11 月发布的闭源大模型，隶属 muse 系列，面向需要百万级上下文、多附件输入与结构化输出的开发者与企业团队，主打长文档、长视频等重输入任务。
模型介绍
Muse Ember 1.0 属于 OpenCode 的 muse 模型家族，2026-11-09 发布，权重不开源，只能通过官方渠道调用。它要解决的是「重输入、轻输出」类任务：上下文窗口为 1048576 tokens，单次最大输出 270000 tokens，输入侧支持文本、图像、视频与 PDF，输出侧只生成文本。配合推理、工具调用、结构化输出与温度调节，它适合把合同、报告、长视频、多份附件一次性放进同一请求，再要求模型按指定格式返回结论，而不是分段喂给模型、再手工拼接。官方标价为输入 0.1 美元/百万tokens、输出 0.5 美元/百万tokens、缓存读 0.004 美元/百万tokens，在同等上下文量级里属于低价区间。目前本站只在 models.dev 及其 opencode 分区看到它的报价，收录平台为 1 家，跨平台价格尚未形成差异。
选型建议需要百万级上下文、多附件输入和结构化输出且预算敏感时选它；要求开源权重、图像或视频生成，或必须有独立跑分背书的场景，应另找方案。
关键指标
适用场景
- 把整本合同或长报告连同图表 PDF 一起输入，抽取条款并输出结构化字段
- 对长视频做要点梳理，输出带章节线索的文字摘要
- 在 Agent 流程中调用外部工具，按固定 JSON 结构返回结果供下游消费
- 用低价缓存读维护一套稳定系统提示，批量处理重复性文档任务
- 对多份附件做交叉比对，生成差异说明与结论清单
暂无：知识截止、许可证、参数规模（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 2 天前；发布 2 天；最近一次更新时刚收录。
规格与能力
上面没列到的字段公开资料没有披露参数规模、层数与注意力实现，只能从输入输出规格与能力清单做定性判断：这是一套原生多模态输入、纯文本输出的统一架构。
- 结构文本、图像、视频与 PDF 从同一入口进入，输出侧只保留文本，适合以生成为终点的任务链，不适合需要回传图像或视频的场景。
- 能力具备推理、工具调用、结构化输出与温度调节，可支撑需要调用外部函数并按固定格式返回结果的业务编排。
- 披露权重不开源，实现细节如参数量、训练数据构成均未公开，架构描述只能停留在能力层面，无法核实内部设计。
- 开源权重
- 否
- 模型家族
- muse
能力
推理工具调用结构化输出附件温度调节
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，强弱判断只能依据规格与功能组合，缺少独立横向验证。
- 强项百万级上下文配合 27 万 tokens 的单次输出上限，长文档、长视频与多附件比对可以一次装进同一请求，减少分片与拼接成本。
- 短板输出仅文本，图像与视频只能作为输入；公开跑分缺失，实际推理与工具调用稳定性缺少外部对照数据。
- 适合以长上下文读取、跨附件比对和结构化生成为主的工程与内容流程，而非多模态创作类任务。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方标价为输入 0.1 美元/百万tokens、输出 0.5 美元/百万tokens、缓存读 0.004 美元/百万tokens，整体处于低价位。
- 定位输出价约为输入价的 5 倍，成本结构偏向读多写少，长输入短输出的任务更划算，长篇幅生成则需控制长度。
- 横向对比对比列表中 Gemini 3 Flash 输入价高出本模型 400%、Gemini 3 Pro 高出 1900%；同门 Spark Free 与 Beam Free 免费，价格上无法竞争。
- 平台差价目前仅 models.dev 及其 opencode 分区有报价，输入、输出与缓存读三项完全一致，暂无跨平台套利空间。
- 省钱缓存读单价远低于输入价，把稳定的系统提示与反复使用的长文档放进缓存，并压缩不必要的输出，是主要省钱手段。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.1/M | $0.5/M | $0.004/M | 0.0% |
| models.dev · opencode 另有 2 家同价 | $0.1/M | $0.5/M | $0.004/M | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.1/M / $0.5/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.2 Free | 1.05M | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
| Muse Spark 1.3 Free | 1.05M | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
| Gemini 3 Flash | 1.05M | $0.5/M | $3/M | +400.0% | — |
| Gemini 3 Pro | 1.05M | $2/M | $12/M | +1900.0% | — |
| Beam Free | 1.05M | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Muse Ember 1.0 的常见问题
5 条Muse Ember 1.0 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.1/M、输出 $0.5/M、缓存读 $0.004/M、缓存写 免费，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Muse Ember 1.0 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 1.05M（1,048,576 tokens），单次最大输出 270K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Muse Ember 1.0 是开源模型吗？
Muse Ember 1.0 为闭源模型，只能通过官方 API 或官方授权的平台调用，无法自行下载权重。
Muse Ember 1.0 支持哪些能力？
按当前资料，Muse Ember 1.0 支持推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片+视频+PDF → 文本。
Muse Ember 1.0 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 3 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径价格均为官方标价，单位为美元/百万tokens；本站未收录第三方跑分，能力判断基于功能与规格，不代表实测排名。
- 边界上下文与单次输出数值是上限，不等于每个请求都能用满；权重不开源，无法私有化部署或自行微调。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
