Meta 正式推出 Muse Ember，它是目前 Meta 体量最小、效率最高的多模态模型，搭载 100 万 Token 超长上下文窗口，最高支持 51.2 万 Token 输出，产品定位专门面向 AI 智能体高频自动化任务，兼顾多模态理解、长文档读取、工具调用能力，同时大幅压低单次调用成本。以往做 Agent 自动化任务，要么用大参数量旗舰模型，调用价格很贵；要么用小模型，上下文很短，没办法一次性读完整份代码库、整套文档，智能体需要反复分段读取、来回调用工具，流程繁琐还容易出错。Muse Ember 原生支持文本、图片、音频、视频多模态输入，能够直接识别截图、图表、扫描件、会议音视频素材，搭配百万级上下文，智能体可以在一次会话里完成大量连续子任务，像网页浏览、终端命令执行、代码读取调试、文档解析、截图识别操作电脑这类高频动作都能覆盖。官方测试数据显示，它在 Agent 相关基准测试里表现可以对标 Claude Haiku 5.5，部分指标还优于 GPT-6 Luna，但是单任务调用成本只有 Claude Haiku 5.5 的三分之一，现在已经上线 Muse Code 和 Meta Model API 对外开放调用。它不是面向闲聊对话的通用大模型，属于 Agent 专项优化模型，优势在高频、重复性、长素材自动化作业，在纯创意写作、深度开放式对话场景上并没有做重点优化。
Muse Ember 核心参数清单
- 上下文窗口：100 万 Token（1M）
- 最大输出上限：51.2 万 Token
- 模态支持：文本、图像、音频、视频，原生多模态
- 接入渠道：Muse Code、Meta Model API，模型标识 muse-ember-1.0
- 计费标准：输入 0.1 美元 / 百万 Token，缓存输入 0.004 美元 / 百万 Token，输出 0.5 美元 / 百万 Token
- 定位：智能体自动化专项模型，面向高频连续工具调用任务
Muse Ember 评测基准对比表
| 评测项目 | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench-AA（业务工作流） | 37.8 | 13.9 | 20.2 |
| Agents' Last Exam（端到端智能体任务） | 61.6 | 57.0 | 57.1 |
| Personal Superintelligence Index | 46.8 | 36.1 | 37.0 |
| Terminal-Bench 4.0（终端编程智能体） | 40.9 | 39.2 | 16.4 |
| Coding Agent Index-AA（真实环境编程） | 46 | 37 | 31 |
Muse Ember 适合和不适合的场景
✅ 适合场景
- 代码库一次性读取、批量代码审查、自动调试修复
- 长篇合同、规范文档、日志文件批量解析提取信息
- 屏幕截图识别、GUI 自动化、网页连续抓取的视觉 Agent
- 会议录音、视频素材转录和内容归纳，多素材串联处理
- 需要高频循环调用工具、多步骤串联执行的常驻智能体
❌ 不太适合场景
- 纯创意文学创作、开放式自由闲聊
- 超高严谨度的医疗、金融强合规决策输出
- 追求极致推理能力的复杂数学、科研证明任务
【相关 FAQ】
问题 1：Muse Ember 这款最小多模态模型，1M 超长上下文主要给智能体高频任务带来什么好处？
回答 1：Muse Ember 这款最小多模态模型的 1M 超长上下文，能让智能体一次性载入完整代码库、整套文档、多份截图素材，减少多次分片读取和反复调用，保障长流程自动化任务连续执行，不用频繁拆分任务。
问题 2：Muse Ember 作为最小多模态模型，支持哪些类型的多模态输入？
回答 2：Muse Ember 作为最小多模态模型，原生支持文本、图像、音频、视频输入，智能体可以直接解析截图、图表、扫描文件、语音笔记、会议视频。
问题 3：Muse Ember 这款最小多模态模型，和 Claude Haiku 5.5 相比成本和性能是什么情况？
回答 3：Muse Ember 这款最小多模态模型在 Agent 专项基准测试性能接近甚至部分超过 Claude Haiku 5.5，但单任务处理成本仅为 Claude Haiku 5.5 的三分之一，更适合高频批量智能体任务。
问题 4：开发者要怎么调用 Muse Ember 这个主打智能体高频任务的最小多模态模型？
回答 4：开发者可以通过 Muse Code 以及 Meta Model API 调用主打智能体高频任务的最小多模态模型 Muse Ember，模型标识为 muse-ember-1.0，按照 Token 用量计费。
【参考资料】
[2026-11-10]（Meta 推出轻量级 AI 模型 Muse Ember：跑分媲美 Claude Haiku 5.5，单任务成本仅 1/3）IT 之家
[2026-11-10]（Meta 发布 Muse Ember 轻量 AI 模型实现性能成本双突破）环球网
[2026-11-10]（Meta 发布小模型 Muse Ember，智能体基准多项超 GPT-6 与 Claude Haiku 5.5）腾讯云开发者社区
[2026-11-09]（Meta Muse Ember: $0.10 Input, 1M Context）SHAttered
【免责声明】
本内容信息来源于 Meta 官方发布、TechCrunch 报道以及公开评测榜单，Muse Ember 作为最小多模态模型，其实际效果、API 价格、能力边界会随版本迭代调整；该模型面向智能体自动化任务优化，不适合直接用于强监管高风险业务，本文仅技术资讯科普，不构成项目选型、开发落地建议。