AI 摘要
- Meta 於 11 月 9 日公布輕量級模型 Meta Muse Ember，即日起透過 Meta Model API 提供。
- Meta Muse Ember 具備 100 萬 token context window 與最高 512K 輸出 token，每百萬輸入/輸出 token 定價 0.1/0.5 美元。
- Meta 宣稱在完整 Artificial Analysis 測試中，以 Claude Haiku 5.5 約三分之一成本達到其最高分，並超越 GPT 6 Luna 各推理層次設定。
Meta 在 11 月 9 日公布輕量級模型 Meta Muse Ember，直接對標 Anthropic Claude Haiku 5.5 與 GPT 6 Luna。Meta 宣稱，該模型能以約三分之一的成本達到 Claude Haiku 5.5 的測試效能，並自即日起透過 Meta Model API 對外提供。Meta Muse Ember 是 Meta Muse 家族中最後一個宣布的成員，定位在處理複雜推理任務與代理人的重複性作業。
定位：Muse 家族最後一塊拼圖
Meta Muse Ember 屬於 Muse 系列中的輕量級版本。依 Meta 的說法，Muse 家族包含頂級完整模型 Muse Wonder Full，用來解決長程、多步驟的困難任務；標準版 Muse Wonder 兼顧效能與成本效益；Muse Spark 則負責程式撰寫與代理人工作流。Meta Muse Ember 補上的是輕量、低成本但具備代理能力的一層。
值得注意的是，Meta Muse Ember 是第一個以 Muse Wonder Full 訓練出來的模型。在能力面向上，它原生理解文字、圖片及影音等多模態資訊，可執行呼叫工具、拆解子任務（subtask）、程式撰寫、任務路由（routing）、擷取資訊與梳理長文件等工作。
規格與定價
| 項目 | Meta Muse Ember |
|---|---|
| 系列定位 | Muse 系列輕量級模型 |
| Context window | 100 萬 token |
| 最大輸出 | 512K token |
| 支援模態 | 文字、圖片、影音 |
| 訓練基礎 | Muse Wonder Full |
| 輸入/輸出價格（每百萬 token） | 0.1 美元 / 0.5 美元 |
| 快取輸入/輸出價格（每百萬 token） | 0.004 美元 / 0.5 美元 |
| 取得方式 | Meta Model API（即日起） |
從定價結構來看，Meta 把成本壓力明顯壓在輸入端：每百萬輸入 token 0.1 美元，快取輸入更降到 0.004 美元，適合大量重複餵入同一份長文件的代理人流程；輸出端則維持每百萬 token 0.5 美元。
效能對比：代理任務多半領先或平手
依 Meta 提供的基準測試成績，Meta Muse Ember 在多數代理工作、工具呼叫、商業自動化工作流程與程式撰寫測試中，多半領先 Claude Haiku 5.5 或與其保持平手；僅在部分實體工程、知識廣度與複雜程式碼合併任務上遜於對手。Meta 真正主打的則是效能與價格比。
| 對比項目 | Meta Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT 6 Luna |
|---|---|---|---|
| 每單位成本任務效能（Artificial Analysis 完整測試） | 以約 1/3 成本達到對手最高分 | 作為成本與分數對照基準 | 在每種推理層次設定下均被超越 |
| 代理工作、工具呼叫、商業自動化、程式撰寫 | 多數測試領先或平手 | 多數測試落後或平手 | 來源未提供 |
| 實體工程、知識廣度、複雜程式碼合併 | 部分項目较弱 | 部分項目較強 | 來源未提供 |
在完整的 Artificial Analysis 測試中，Meta 表示 Meta Muse Ember 以 Claude Haiku 5.5 三分之一的成本就實現了對手的最高分，並且超越 GPT 6 Luna 在每一種推理層次設定下的表現。
上線時程與早期採用
Meta Muse Ember 即日起可透過 Meta Model API 使用。Meta 也提到早期測試階段的合作案例，例如 Box 已用 Meta Muse Ember 執行各種日常任務代理人，包括審視合約與撰寫程式碼。
Reference Link : ithome.com.tw
