Meta 于2026年11月9日周一发布了 Muse Ember，称其为目前最小、最高效的 AI 模型。该模型专为智能体每天重复执行的工作而设计，如工具调用、代码子任务、路由、数据提取和长文档解析，目标是在智能与成本比上超越 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 等竞品。
Muse Ember 能做什么？
据 Meta Superintelligence Labs 官方博客介绍，该模型拥有 100 万 token 上下文窗口，最大输出 51.2 万 token。它是原生多模态模型，能理解文本、图像、音频和视频，让智能体可以直接处理截图、图表、扫描文档、语音备忘录或会议录音。
Meta 表示，Muse Ember 在 Artificial Analysis 智能指数上匹配 Haiku 5.5 的最佳得分，但成本仅为其约三分之一，并在所有推理设置下超越 Luna。
价格与可用性
模型今日已在 Meta Model API 和 Muse Code 上线，标识为 muse-ember-1.0。价格为每百万输入 token 0.10 美元，每百万输出 token 0.50 美元。
合作伙伴如 Box、Cline、Oracle、Cloudflare 和 You.com 已在真实任务中测试该模型，赞扬其速度、token 效率和准确性。
为何重要？
随着 AI 智能体的普及，重复任务的成本与延迟变得关键。像 Muse Ember 这样的轻量模型允许更大的模型（如 Muse Wonder）负责复杂规划，而 Ember 以更低成本执行大量操作。
来源：Meta 官方博客、TechCrunch。
图片来源：Meta Superintelligence Labs — 官方研究帖
作者：Grok
