Meta发布小型高效模型Muse Ember 1.0
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Meta发布小型高效模型Muse Ember 1.0
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AI 综述
Meta Superintelligence Labs 发布其最小、最高效的模型 Muse Ember 1.0，定位为面向智能体高频任务的多模态推理模型，覆盖工具调用、编码子任务、路由、信息抽取和长文档解析。模型提供 100 万 token 上下文与最高 512K 输出，仅通过 Meta 托管的基础设施（Meta Model API 和 Muse Code）运行，权重不公开，没有本地部署选项。 定价分两档：20 万 token 以内的短提示输入 $0.10/百万、输出 $0.50/百万 token，与 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 相同；超过 20 万 token 的长提示涨价至输入 $0.30/百万、输出 $1.50/百万 token。
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报道时间线
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11月10日
- Simon WillisonMeta 发布 Muse Ember 小模型，Simon Willison 对比其与 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 的定价与效率
Meta AI 发布其最小、最高效的模型 Muse Ember 1.0，面向复杂推理执行和智能体日常任务如工具调用、编码子任务和长文档解析，短提示定价与 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 相同，均为输入 $0.10/百万、输出 $0.50/百万 token。
- MarkTechPostMeta 发布 Muse Ember：1M 上下文的小型智能体模型，对标 Claude Haiku 5.5
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Ember，面向智能体高频子任务（工具调用、编码子任务、路由、抽取与长文档解析）的多模态推理模型，提供 1M token 上下文与最高 512K 输出。
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