Meta发布Muse Ember，一款用于代理执行的新型轻量级模型

Meta Superintelligence Lab于周一发布了Muse Ember，这是其迄今为止最轻量、最具成本效益的AI模型。Ember专为复杂推理执行和代理重复性任务而设计，例如工具调用、编码子任务、路由、提取和长文档解析。Meta特别强调了Ember的每任务成本，使用Artificial Analysis的综合基准分数显示其比Anthropic的Haiku和OpenAI的Luna等竞争对手更便宜且更智能。Ember每百万输入token仅需10美分，比Haiku和Luna等前沿竞争对手便宜得多，并且与DeepSeek V4.1 Flash和GLM 5.3 Flash等开源模型成本相当。考虑到大规模应用的低成本和准确性，Ember被设计为与Meta的Muse Wonder等更大模型在代理框架中搭配使用。例如，在客户支持代理中，较重的模型制定处理特定问题的规则，然后由Ember将规则应用于数万个案例。Meta在公告中表示：“Muse Wonder规划，Muse Ember处理量。”针对大量使用的场景，Meta还训练Ember在文本、图像和音频等不同媒体类型上良好工作，使模型在处理输入类型方面异常灵活。Meta表示：“代理可以读取截图、图表和扫描文档，或处理语音备忘录、会议录音和视频，而无需单独模型。”Ember是Meta Muse品牌下发布的第四款模型，此前有中量级Spark（4月发布）、Spark的开源双胞胎Glimmer（8月发布）和Wonder前沿模型（10月发布）。旗舰消费级AI产品Muse Agent于9月发布并取得意外成功，本月早些时候推出了Spaces和视频聊天等新功能。

(来源：TechCrunch)