Meta 于 2026 年 11 月 9 日发布全新 Muse 系列的首款小型模型 Ember，定位为其最小、能效最高的模型，专门优化工具调用、任务路由、数据抽取等 agent 高频重复性工作。
Meta 于 2026 年 11 月 9 日发布全新 Muse 系列的首款小型模型 Ember，定位为其最小、能效最高的模型，专门优化工具调用、任务路由、数据抽取等 agent 高频重复性工作。Meta 自称其单位成本智能（intelligence per dollar）超过 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna，但该说法尚无第三方基准或复测佐证；The Decoder 同时指出 Ember 在实际编程任务上表现偏弱。据报道其定价为每百万输入 token 0.10 美元、输出 token 0.50 美元，明显低于 Haiku、Luna 等前沿竞品。
rss · The Decoder AI News · 11月9日 19:41 · 互证 3 家
「为何重要」 对 agent 开发者而言，Ember 为工具调用、路由、数据抽取这类高吞吐、低复杂度环节提供了比 Haiku/Luna 更便宜的候选，可能直接改变这类工作负载的模型选型与成本结构；但其编程能力偏弱，不能替代通用或编码模型。'每美元智能更高'目前只是 Meta 的官方宣传口径，实际收益需开发者自行跑分验证。
「价格与获取」 据报道定价为每百万输入 token 0.10 美元、缓存输入 0.004 美元、输出 0.50 美元，其中缓存输入约为输入价的 4%，低于 Luna/Haiku 约 10% 的水平。目前未见开放权重发布，有社区用户对此表示失望；另有社区用户猜测 Ember 此前以隐身模型 'crouton alpha' 的形式在 OpenRouter 上测试过，该说法未获证实。
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