据报道，Meta 推出迄今为止最小、效率最高的模型 Muse Ember，定位复杂推理任务与智能体日常反复处理的工作，比如工具调用、小型编码、请求路由和数据提取。
按 Meta 的说法，这款模型在 Artificial Analysis 排行榜上的表现可以媲美 Claude Haiku 5.5，单任务成本却只有后者的三分之一，并在多项测试中超过 GPT-6 Luna。
它拥有 100 万 Token 上下文窗口，单次最多输出 51.2 万 Token，一次调用就能吃下整个代码库或一整套文档，让智能体在一次会话里连续执行数百个编程子任务，包括读取文件、运行测试和有针对性的修复。
Muse Ember 原生支持文本、图像、音频与视频，智能体不需要另接模型就能读截图、图表和扫描件，也能处理语音备忘录、会议录音和视频；它还能依据屏幕截图直接操作电脑，识别较细的视觉细节。
安全方面，模型发布前经过 Meta SI 扩展框架评估，所有测试结果的风险水平都低于该框架设定的高风险阈值。
即日起，Muse Ember 在 Meta Model API、Google Cloud 和 Oracle Cloud 上线，输入每百万 Token 0.10 美元，输出每百万 Token 0.50 美元。
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