Meta推出Muse Ember：36分对标Muse Spark1.3，单任务成本仅0.14美元

11月9日，Meta正式发布Muse Ember。这是其目前体积最小、效率最高的一款高性能AI模型，面向人工智能代理日常承担的重复性事务而设计，可处理工具调用、小型编码、请求路由、数据提取以及长文档处理。

Muse Ember在性能与成本上都有明显攻势。人工智能分析测试（Artificial Analysis Intelligence Index）的结果显示，它在每个推理层面都超过了Claude Haiku5.5与GPT-6Luna。AII基准测试中，Muse Ember拿到36分，与体量更大的Muse Spark1.3（37分）几乎打平；单任务处理成本却压到约0.14美元，Muse Spark1.3为2.39美元。不过在FrontierCode2.0-AA的实际编码测试里，Haiku得分34.9%，优于Muse Ember的27.2%。

输入规格方面，Muse Ember支持文本、图像、音频和视频，单次上下文窗口最高一百万个令牌。该模型目前已通过Meta Model API和Muse Code上线，输入令牌每百万定价0.10美元，输出令牌每百万定价0.50美元。

从行业走向看，AI正在从单纯比拼参数规模，转向提升推理的经济性。轻量、性价比高的代理专用模型，可能会加快AI智能体在垂直业务场景中的规模化落地。