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宝玉· @dotey · X·· 41 分钟前同事件AI 评分78
AI 导读

Meta 于 11 月 9 日发布迄今最小最便宜的模型 Muse Ember,定位为给 agent 干调工具、拆解编程小任务、分派请求和长文档信息提取等重复杂活。

同一件事,精选收录的是《Meta 发布最小最高效模型 Muse Ember》

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Meta 发布最小模型 Muse Ember:单价和 Claude Haiku 5.5 一样,跑同一套测试只花三分之一的钱

Meta 11 月 9 日发布 Muse Ember,这是它迄今最小、最便宜的模型,专门干 AI agent 一天到晚重复的杂活:调工具、拆出来的编程小任务、分派请求、从长文档里提取信息。

典型用法是给 agent 当“小工”。主模型把任务拆好,一次会话里几百次读文件、跑测试、改小毛病,交给它来做,省钱。

【谁能用,多少钱】

开发者今天就能用:通过 Meta Model API 调用,模型名 muse-ember-1.0,或者在 Meta 的 AI 编程工具 Muse Code 里选。

价格是每百万 Token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元,命中缓存的输入 0.004 美元。上下文 100 万 Token,单次最多输出 51.2 万 Token,能看文字、图片、音频和视频。

没有开放权重,Meta 在 Hugging Face 上的账号里也没有它。普通用户用的 Muse 助手会不会换上它,Meta 没说。

【“便宜 17 倍”怎么算的】

Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 发推说,Muse Ember 的智能水平接近 Muse Spark 1.3(max),价格便宜 17 倍,数据来自第三方评测机构 Artificial Analysis。

Artificial Analysis 的综合智能指数里,Muse Ember 36 分,Muse Spark 1.3 是 37 分。跑完这套测试,平均每道题 Muse Ember 花 0.14 美元,Muse Spark 1.3 花 2.39 美元,差 17 倍。

所以 17 倍说的是干同样的活花多少钱。只看 Token 单价,Muse Spark 1.3 输入贵 12.5 倍、输出贵 8.5 倍,剩下的差距说明 Muse Ember 做同样的题用的 Token 少得多。

【和 Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna 比】

Muse Ember 对标的是各家的小模型。按 Artificial Analysis 的说法,它的 Token 单价和 Claude Haiku 5.5、OpenAI 的 GPT-6 Luna 相同。

Anthropic 官网写的 Haiku 5.5 价格也是输入 0.1、输出 0.5 美元,但提示超过 10 万 Token 后所有单价涨到 5 倍。Meta 只列了一档价格,没提长提示加价。

综合智能指数上,按最高推理强度跑,Muse Ember 和 Haiku 5.5 都是 36 分,但 Haiku 每道题要 0.41 美元,差不多是 Muse Ember 的 3 倍。GPT-6 Luna 最高 28 分。国产的同档模型里,DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 33 分、每题 0.60 美元,智谱 GLM-5.3-Flash 28 分、0.58 美元。

写代码要分场景看。放进各自的编程工具里比,Muse Code 里的 Muse Ember 拿 46 分,Claude Code 里的 Haiku 5.5 是 37 分,Codex 里的 GPT-6 Luna 是 31 分。

命令行任务 Terminal-Bench 4.0,Muse Ember 40.9%,Haiku 32.8%。看改出来的代码能不能直接合进项目的 FrontierCode 2.0,Muse Ember 27.2%,落后 Haiku 的 34.9%。

短板是知识储备。Artificial Analysis 的知识问答测试里,它只答对 21.1%,Haiku 5.5 是 34.7%。主要原因是 64% 的题它选择不答,好处是很少瞎编,幻觉率 17.4%,只有 Haiku 的一半。

【Muse Wonder Full 起了什么作用】

10 月 Meta 发布大模型 Muse Wonder 时说,会用它开发专门的模型带给所有人。Muse Ember 是第一个用完整版 Muse Wonder Full 训练出来的模型,Meta 没说具体怎么用的。

Meta 建议两个搭配:难题交给 Muse Wonder 做规划,大量执行的活交给 Muse Ember。Artificial Analysis 的数据里,Muse Wonder(max)44 分,每道题 6.95 美元;Muse Ember 低 8 分,花费约为它的五十分之一。

Meta 博客里另有一张成绩表,其中 Personal Superintelligence Index、OSWorld 2.1 等几项是 Meta 自己测的,上文只用了 Artificial Analysis 的数字。Artificial Analysis 的智能指数现在是 v5.0.1 版,分数和 10 月 Muse Wonder 发布时引用的那组(Muse Wonder 52 分)不能直接比。

Artificial Analysis 评测:https://x.com/ArtificialAnlys/status/2119854348587123007
官方博客:https://research.meta.ai/blog/muse-ember

引用Alexandr Wang@alexandr_wang
today we released our smallest model yet: Muse Ember 🔥 Muse Ember offers nearly Muse Spark 1.3 (max) intelligence at a 17x cheaper price point (per AA) Muse Ember is the first model we’ve released trained using Muse Wonder Full excited for y’all to try on API and muse code!
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来源:宝玉 · x.com