11月9日，meta正式推出迄今为止规模最小、效率最高的高性能AI模型——Muse Ember。该模型专为人工智能代理日常执行的常规繁复任务量身打造，涵盖工具调用、小型编码、请求路由、数据提取及长文档处理。
在核心性能与成本方面，Muse Ember展现出极强的市场竞争力。根据人工智能分析测试（Artificial Analysis Intelligence Index）结果，其在每个推理层面上均超越Claude Haiku5.5与GPT-6Luna。
在AII基准测试中，Muse Ember以36分的得分与规模更大的Muse Spark1.3（37分）表现几乎持平，但单任务处理成本被压低至约0.14美元，远低于Muse Spark1.3的2.39美元。不过，在FrontierCode2.0-AA的实际编码测试中，Haiku表现更优，得分达34.9%，而Muse Ember为27.2%。
在多模态与输入规格上，该模型全面支持文本、图像、音频和视频处理，单次上下文窗口最高可达一百万个令牌。目前，Muse Ember已通过meta Model API和Muse Code正式上线，输入与输出令牌定价分别定为每百万令牌0.10美元和0.50美元。
这一进展标志着AI行业正从追求单纯参数规模向提升推理经济性转变，轻量化、高性价比的代理专用模型或将加速推动AI智能体在垂直业务场景中的规模化落地。
