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Meta 发布 Muse Ember,其最小、最高效的智能体任务模型
Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
AI 导读
Meta 发布了 Muse Ember,这是其最小、最高效的模型,面向智能体全天执行的重复性工作,例如工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析。Meta 称其在约三分之一成本下达到 Claude Haiku 5.5 的最佳分数,并击败 GPT-6 Luna 的所有配置,价格为每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.50 美元。该模型配备 100 万 token 上下文窗口、最高 51.2 万输出 token,原生支持文本、图像、音频和视频输入,即日起在 Muse Code 和 Meta Model API 上以 muse-ember-1.0 提供。
推荐理由
Meta 最小的模型瞄准高吞吐的智能体步骤,其与 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 的每任务成本对比说明了效率主张的来源。
来源:Meta AI Research Blog · research.meta.ai