Meta推出最轻模型Muse Ember

Meta 旗下的超智能实验室（Meta Superintelligence Lab）周一发布新模型 Muse Ember，是该实验室迄今最轻、成本效率最高的一款。

按照 Meta 的说明，Ember 面向「复杂的推理执行」，以及智能体每天重复在做的那些活：工具调用、编码子任务、请求路由、信息抽取、长文档解析。

定价是这次发布的核心卖点。Ember 每百万输入 token 收费 10 美分，明显低于 Anthropic 的 Haiku 与 OpenAI 的 Luna 等前沿竞品，也与 DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash 这类开源阵营的轻量款处在同一价位。Meta 用 Artificial Analysis 的综合基准分做「每任务成本」对比，强调 Ember 既便宜又更聪明。

用法上，Ember 不单独上岗，而是与大模型配对。Meta 的说法是「Muse Wonder 负责规划，Muse Ember 承担量」。以客服智能体为例：重模型先定下处理某类问题的规则，轻模型再把规则套用到数万乃至数十万条工单上。

为了吃下这些高频、海量的活，Ember 被训练成多模态，文本、图像、音频都能读。智能体可以直接看截图、看图表、看扫描件，也能处理语音备忘、会议录音和视频，不必再额外挂一个专用模型。

Ember 是 Muse 品牌下的第四款模型。此前依次是 4 月的 Spark（中等体量）、8 月的 Glimmer（Spark 的开源孪生版）、10 月的 Wonder（前沿旗舰）。消费端的 Muse Agent 于 9 月上线，本月初又补上 Spaces 与视频通话能力。

从定价结构看，Meta 的路线已经摆明：旗舰模型拉高能力上限，轻量模型压低每个任务的成本，把智能体的规模化调用留在自家体系内。这也意味着，模型厂商的竞争重心正从榜单分数转向单位任务的账单价。

编译自 TechCrunch，原标题："Meta releases Muse Ember, a new lightweight model for agent execution"