Meta超级智能实验室11月9日（周一）发布新模型Muse Ember，称这是其迄今最小、最省钱的模型，专为AI智能体每天大量重复的工作设计，包括调用工具、编程子任务、任务分派、信息提取和长文档解析。

价格方面，Muse Ember每百万输入词元0.1美元、每百万输出词元0.5美元，缓存输入每百万词元0.004美元（以上为20万词元以内提示的价格，更长的提示价格为三倍）。它支持100万词元的上下文窗口，单次最多可输出51.2万词元，可以一次读进整个代码库或整批文件。

Meta称，按第三方评测机构Artificial Analysis的综合智能指数，Muse Ember在任何推理档位下的「每美元智能」都高于Anthropic的Claude Haiku 5.5和OpenAI的GPT-6 Luna：达到Haiku最好成绩时成本约为其三分之一，并全面超过Luna各档位。Meta公布的测试中，Muse Ember在多数智能体和编程评测上领先这两款对手，但在衡量代码能否被开源项目合并的FrontierCode 2.0上落后于Haiku 5.5。这些成绩由Meta和合作评测方公布。

Muse Ember原生支持文字、图片、音频和视频，智能体不必另配模型就能读截图、图表和扫描件，或处理语音备忘录、会议录音和视频。Meta建议把它与旗舰模型Muse Wonder搭配使用：由Wonder做规划，Ember负责大批量执行。

Meta表示，Muse Ember是首款用Muse Wonder Full训练出的专用模型，发布前已按其安全框架评估化学生物、网络安全和失控等风险，结果均低于高风险门槛。模型当天已在Muse Code和Meta Model API上线，Muse系列模型也已登陆谷歌云和甲骨文云。

这是Meta以Muse品牌推出的第四款模型，此前有4月的中型模型Spark、8月其开源版Glimmer，以及10月的前沿模型Wonder。

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