Meta 发布 Muse Ember：主打智能体高频任务的小型推理模型

Meta AI 发布 Muse Ember，定位为旗下最小、最省的模型，专攻智能体全天重复执行的任务：工具调用、编码子任务、路由、信息抽取和长文档解析。短提示下价格与 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 持平，输入 $0.10/百万 token、输出 $0.50/百万 token；对比同日发布的 Claude Fable 5.2（$8/$40）便宜 80 倍。 长提示的定价结构三者不同：Ember 在 ≤200k token 时缓存输入 $0.004/百万，超过后输出涨到 $1.50；Haiku 5.5 阈值是 100k，超过后输出 $2.50；Luna 阈值是 272k。由于推理 token 消耗差异大，单纯比单价意义有限。按 Artificial Analysis 的 Intelligence Index vs. Cost per Task 图，Ember 正好落在帕累托前沿上，Meta 称其为整个榜单的效率前沿：没有模型能以更低成本拿到更高分。Simon Willison 实测了 Ember 的六档推理级别（minimal 到 max），发现推理档位与输出质量并非严格对应，且 max 档的 SVG 生成质量与比它贵 40 倍的 Muse Wonder 相当。