Meta 推出 Muse Ember，面向常规智能体任务的小型模型

发生了什么

Meta 推出了 Muse Ember，这是其迄今最小、效率最高的 AI 模型，适用于工具调用、小型编码任务、请求路由、数据提取和长文档处理等常规智能体任务。它支持文本、图像、音频和视频，上下文窗口最多可达 100 万个 token。Meta 表示，该模型可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用，定价为每百万个输入 token 0.10 美元、每百万个输出 token 0.50 美元。

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这件事到目前为止

Meta 发布了用于日常智能体任务的 Muse Ember。Alexandr Wang 表示，Crouton Alpha 是该模型的早期版本。Wang 称，Meta 在发布前修复了问题，并在测试中处理了超过 5 万亿个 token。 Ember 可处理工具调用、小型编码任务、路由、信息提取和长文档处理等任务。它支持文本、图像、音频和视频，上下文窗口最长可达 100 万个 token。开发者可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用该模型，输入价格为每百万个 token 0.10 美元，输出价格为每百万个 token 0.50 美元。 Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上给 Ember (max) 打出 36 分，平均每项任务成本为 0.14 美元；相比之下，Claude Haiku 5.5 (max) 每项任务成本为 0.41 美元。Ember 的编码测试结果不一：它在 Terminal-Bench 4.0 上胜过 Haiku 5.5，但在 FrontierCode 2.0 上得分较低。