Meta 发布最小最省的 Muse Ember：每百万输入 token 0.1 美元，专做智能体整天重复的工具调用、路由和抽取

Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Lab）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、最具成本效益的模型。Meta 在发布中表示，Ember「专为复杂推理的执行以及智能体整天重复的工作而设计：工具调用、编程子任务、路由、信息提取和长文档解析」。

Meta 特别强调了 Ember 的单任务成本，用 Artificial Analysis 的综合基准分数来说明 Ember 比 Anthropic 的 Haiku 和 OpenAI 的 Luna 等竞品更便宜也更聪明。

每百万输入 token 10 美分的价格，让 Ember 明显比 Haiku 和 Luna 等前沿竞品便宜。不仅如此，它在成本上还能和 DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash 等开源竞品一较高下。

由于强调低成本和规模化下的准确性，Ember 被设计为在智能体框架里与 Meta 的 Muse Wonder 这样的更大模型搭配使用。以客服智能体为例，可能由一个更重的模型制定处理某类问题的规则，再派一个更轻的模型把这些规则应用到成千上万个工单上。正如 Meta 在公告中所说：「Muse Wonder 负责规划，Muse Ember 负责处理海量工作。」

考虑到这些高吞吐量的使用场景，Meta 还训练 Ember 能很好地处理不同类型的媒体，包括文本、图像和音频。结果是这个模型在能处理的输入类型上出奇地灵活。用 Meta 公告里的话说：「智能体可以读取截图、图表和扫描文档，或者直接处理语音备忘录、会议录音和视频，而不需要单独的模型。」

Ember 是 Meta 以 Muse 品牌发布的第四款模型，此前分别是中量级的 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，并意外大获成功，本月早些时候还推出了 Spaces 和视频聊天等新功能。