Meta推Muse Ember：性能持平Claude 5.5，单次成本降至1/3
Meta 推出轻量主力 Muse Ember：性能持平 Claude 5.5，单次任务成本大降至三分之一
11月9日，Meta 官方正式推出轻量级人工智能模型 Muse Ember。这是该公司目前规模最小、运行效率最高的一款模型，人工智能领域围绕性价比的竞争又多了一个重量级参与者。
这款产品主打高效轻量。Meta 把 
Muse Ember 的使用场景锁定在人工智能智能体（Agent）日常运行中需要反复处理的高频任务上，具体包括工具调用、执行编程子任务、请求路由、信息提取以及长文档解析等。
输入输出形态方面，Muse 
Ember 可以接收文本、图片、音频、视频以及 PDF 等多种形式，统一以文本输出结果。
架构与处理容量上，Muse Ember 的上下文窗口约为100万 Token，最高可输出约51.2万 Token。
凭借这一长文本处理能力，单次请求就能容纳并处理大规模代码库或庞大的文档集合，为开发者应对复杂工程项目提供了支撑。目前该模型已通过 Muse Code 及 Meta Model API 上线，模型编号统一为“muse-ember-1.0”。
第三方评测机构 Artificial Analysis 公布的数据显示，Muse Ember 在综合智能指数中得到36分，与 
Anthropic 的 Claude Haiku5.5最高推理档位成绩完全持平。
成本方面的竞争力更强。官方定价为每百万输入 Token 收费0.10美元、缓存输入收费0.004美元，每百万输出 Token 收费0.50美元。Artificial Analysis 实测显示，其最高推理档位单次任务成本约为0.14美元；
Claude Haiku5.5完成同类任务则要花约0.41美元，前者成本约为后者的三分之一。
不同维度和项目的评测结果各有侧重。Meta 自己公开的测试显示，Muse Ember 在部分智能体、工具调用和多模态任务上领先于 Claude Haiku5.5以及 OpenAI 的 GPT-6Luna；不过在考察代码修改能否被项目维护者顺利采用的 FrontierCode2.0专项测试中，其得分略低于 Claude Haiku5.5。
