Meta 发布轻量模型 Muse Ember，面向智能体执行
Meta releases Muse Ember, a new lightweight model for agent execution
Meta Superintelligence Lab 发布轻量模型 Muse Ember，输入价格为每百万 token 10 美分，主打工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析等智能体高频工作。Meta 称其可与更大的 Muse Wonder 搭配，由后者规划、Ember 承担大批量执行，并支持文本、图像和音频输入。Ember 是 Muse 品牌下第四款模型，此前已有 Spark、开源版 Glimmer 和 Wonder。
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精选AI 评分 79
Meta 公布 Ember 的每百万 token 输入价格与多模态输入范围，读者可据此判断轻量模型在智能体流程中的分工位置。
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正文 · AI 翻译
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智能体全天重复的工作而设计：工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析。”
Meta尤其强调了Ember的每任务成本，并借助Artificial Analysis的综合基准得分来展示Ember比Anthropic的Haiku和OpenAI的Luna等竞争对手更便宜、更智能。
Ember每百万输入token收费10美分，明显比Haiku和Luna等前沿竞争对手便宜。不仅如此，它在成本上还能与DeepSeek V4.1 Flash和GLM 5.3 Flash等开源竞争对手一较高下。
鉴于对低成本和规模化准确性的重视，Ember被设计为在智能体框架中与Meta的Muse Wonder等更大模型搭配使用。例如，在客服智能体的场景中，你可能会看到较重的模型为如何处理某一特定问题制定规则，然后由较轻量的模型将规则应用到数万个案例中。正如Meta在公告中所说：“Muse Wonder负责规划，Muse Ember负责处理海量任务。”
考虑到大批量使用场景，Meta还训练Ember良好处理不同类型的媒体，包括文本、图像和音频。这一结果使该模型在可处理的输入类型上出奇地灵活。正如Meta在公告中所说：“智能体可以读取截图、图表和扫描文档，或基于语音备忘录、会议录音和视频工作，而无需单独的模型。”
Ember是Meta旗下Muse品牌发布的第四款模型，此前已有中等重量的Spark（4月发布）、Spark的开源孪生版Glimmer（8月发布）以及前沿模型Wonder（10月发布）。旗舰消费级AI产品Muse Agent于9月发布并取得出人意料的成功，Spaces和视频聊天等新功能于本月早些时候推出。