Meta 发布小模型 Muse Ember，支持 1M token 上下文与多模态输入
Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.
AI 导读
Meta 发布其最小、最高效的模型 Muse Ember，面向复杂推理执行和日常智能体工作，可跨应用承接工作流、按顺序调用工具、运行测试并做针对性代码修复。该模型具备 1M token 上下文窗口，原生理解文本、图像、音频和视频。Muse Ember 已在 Meta Model API 上线，输入 $0.10/百万 token、输出 $0.50/百万 token；Meta 称其在 Artificial Analysis Intelligence Index 上表现与 Claude Haiku 5.5 相当，单任务成本约为后者的三分之一。
推荐理由
AI 评分 80
Meta 公布小模型 Muse Ember 的定价与第三方基准对比，可据此判断轻量智能体任务的成本取舍。
主题
正文 · AI 翻译
今天，我们推出 Muse Ember，这是我们最小、最高效的模型，专为复杂推理执行和日常智能体工作而打造。
Muse Ember 能够跨应用承接工作流、按顺序调用工具、运行测试并进行有针对性的代码修复。凭借 1M token 的上下文窗口以及对文本、图像、音频和视频的原生理解能力，它还能处理大规模文档集和多样化的输入。