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Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.
发生了什么
Meta 正在推出 Muse Ember，并称其为规模最小、效率最高的模型，专为复杂推理执行和日常智能体工作打造。该模型可以跨应用执行工作流、依次调用工具、运行测试并进行有针对性的代码修复。它拥有 100 万 token 的上下文窗口，并能原生理解文本、图像、音频和视频。
同一新闻，精选展示《Meta Launches Muse Ember, a Small Model for Routine Agent Tasks》
接下来读什么
查看这件事的完整进展Meta 发布 Muse Ember，并称 Crouton Alpha 是早期版本3 家信源报道
Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.
Muse Ember can carry workflows across apps, call tools in sequence, run tests and make targeted code fixes. With a 1M-token context window and native understanding of text, images, audio and video, it can also work across large document sets and varied inputs.
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。
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