Meta推最小AI模型Muse Ember

Meta于当地时间11月9日发布轻量级AI模型Muse Ember。 根据第三方评测机构Artificial Analysis的数据，该模型在综合智能指数中取得36分，与Anthropic的Claude Haiku 5.5最高推理档位持平，但单次评测任务成本约为后者的三分之一。 Meta将Muse Ember定位为旗下规模最小、运行效率最高的模型，主要面向AI智能体需要反复处理的高频任务，包括调用工具、执行编程子任务、请求路由、提取信息以及解析长文档。

该模型能够接收文本、图片、音频、视频及PDF等多种输入形式，并以文本形式输出结果。 Muse Ember拥有约100万Token的上下文窗口，最高可输出约51.2万Token，可在一次请求中处理较大规模的代码库或文档集合。 该模型现已通过Muse Code及Meta Model API上线，模型编号为“muse-ember-1.0”。 价格方面，Muse Ember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的测试显示，其最高推理档位单次任务成本约为0.14美元，Claude Haiku 5.5完成同类任务的成本约为0.41美元。 不过，不同评测项目的结果存在差异。 Meta公布的测试显示，Muse Ember在部分智能体、工具调用和多模态任务中领先Claude Haiku 5.5及OpenAI的GPT-6 Luna； 在考察代码修改能否被项目维护者采用的FrontierCode 2.0测试中，Muse Ember得分则低于Claude Haiku 5.5。