Meta发布轻量模型Muse Ember，主打低成本智能体执行
来源标题：Meta releases Muse Ember, a new lightweight model for agent execution
Meta Superintelligence Lab发布其迄今最轻、最具成本效率的AI模型Muse Ember，面向工具调用、编码子任务、路由等智能体高频工作。该模型每百万输入token收费10美分，Meta称其比Anthropic的Haiku和OpenAI的Luna更便宜且更聪明。Ember设计上与更大的Muse Wonder搭配使用，由后者制定规则、前者批量执行。
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Meta Superintelligence Lab 于周一发布了一款名为 Muse Ember 的新 AI 模型，这是该实验室迄今最轻量、最具成本效益的 AI 模型。Meta 在发布中表示，Ember“专为复杂推理执行以及 agent 全天重复的工作而设计：工具调用、编码子任务、路由、提取和长文档解析。”
Meta 特别强调了 Ember 的每任务成本，使用 Artificial Analysis 的综合基准分数来展示 Ember 比 Anthropic 的 Haiku 和 OpenAI 的 Luna 等竞争对手更便宜、更智能。
Ember 的输入 token 价格为每百万 10 美分，明显低于 Haiku 和 Luna 等前沿竞争对手。不仅如此，它在成本上还与 DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM 5.3 Flash 等开源竞争对手具有竞争力。
鉴于对低成本和规模化准确性的强调，Ember 被设计为在 agentic harness 中与 Meta 的 Muse Wonder 等更大模型配对使用。例如，在客服 agent 的案例中，你可能会看到较重的模型为如何处理特定问题制定规则，然后发送较轻量的模型将规则应用于数万个案例。正如 Meta 在公告中所说：“Muse Wonder 规划，Muse Ember 处理量。”
考虑到大量使用的场景，Meta 还训练 Ember 在包括文本、图像和音频在内的不同类型媒体上良好工作。这一结果使该模型在可处理的输入类型方面出奇地灵活。正如 Meta 在公告中所说：“agent 可以读取截图、图表和扫描文档，或从语音备忘录、会议录音和视频中工作，而无需单独的模型。”
Ember 是 Meta 旗下 Muse 品牌发布的第四个模型，此前有中量级的 Spark（4 月发布）、Spark 的开源双胞胎 Glimmer（8 月发布）以及 Wonder 前沿模型（10 月发布）。旗舰消费级 AI 产品 Muse Agent 于 9 月发布，取得了意想不到的成功，Spaces 和视频聊天等新功能于本月早些时候推出。
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