Artificial Analysis 评测 Meta Muse Ember：Intelligence Index 得分 36 追平 Claude Haiku 5.5，单任务成本仅三分之一
Meta Muse Ember 得分 36 追平 Claude Haiku 5.5，成本仅三分之一
Artificial Analysis 评测 Meta 高效档模型 Muse Ember，Intelligence Index 得分 36，与 Claude Haiku 5.5 (max) 持平，而 Cost per Task 仅 $0.14，约为后者的三分之一。
Artificial Analysis· @ArtificialAnlys · X·2026-11-10 02:07· 44 分钟前AI 评分67
AI 导读
Artificial Analysis 评测 Meta 最新高效档模型 Muse Ember，Intelligence Index 得分 36，与 Claude Haiku 5.5 (max) 持平，Cost per Task 仅 $0.14 约为后者三分之一。
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Meta 最新模型 Muse Ember 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 36，与 Claude Haiku 5.5 (max) 持平，而 Cost per Task 仅为其三分之一
Muse Ember 是 Meta 最新的高效档模型系列，输入与输出 token 价格与 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 相同
要点：
➤ 在 max 和 xhigh 两档推理强度下，均位于 Intelligence Index 与 Cost per Task 的帕累托前沿。 Muse Ember (max) 是得分 36 或以上最便宜的模型，每任务 $0.14，Muse Ember (xhigh) 以 $0.12 得分 34。Claude Haiku 5.5 (max) 要达到与 Muse Ember (max) 相同的分数，成本几乎高出 3 倍，为 $0.41。Muse Ember (max) 也比 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max, 33, $0.60) 和 GLM-5.3-Flash (28, $0.58) 便宜约 4 倍
➤ 比 Muse Wonder 低 8 分，但 Cost per Task 约为其 1/50。 Muse Wonder (max) 得分 44，每个 Intelligence Index 任务 $6.95
➤ 在 AutomationBench-AA 上表现突出。 Muse Ember (max) 在 AutomationBench-AA 上得分 68.1%，与 Muse Wonder (max) 持平，并在 GDP.pdf 上超过 Claude Haiku 5.5 (max)（22.8% 对 20.8%），但在 AA-Briefcase 上落后（1521 对 1574 Elo）
➤ 在我们 Intelligence Index 评测的智能体编程任务中表现参差。 它在 Terminal-Bench 4.0 上超过 Claude Haiku 5.5 (max)（40.9% 对 32.8%），但在 FrontierCode 2.0 上落后（27.2% 对 34.9%）
➤ 在自家编程智能体中运行时领先同价位模型。 在 Muse Code 中，Muse Ember (max) 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分 46，领先 Claude Code 中的 Claude Haiku 5.5 (max, 37) 和 Codex 中的 GPT-6 Luna (max, 31)
➤ 知识是主要短板，但很少产生幻觉。其 AA-Omniscience 准确率为 21.1%，是我们对比的同等智能模型中最低的，而 Claude Haiku 5.5 (max) 为 34.7%，Gemini 3.8 Flash (high) 为 50.5%。这主要是因为它对 64% 的问题拒绝作答，使其幻觉率保持在 17.4%，为 Claude Haiku 5.5 (max) 的一半
其他细节：
➤ 定价： 每 1M tokens 输入 $0.10 / 缓存输入 $0.004 / 输出 $0.50
➤ 推理强度： 所示结果均为 max 强度，Intelligence vs. Cost 图表中还包含 xhigh ➤ 可用性： Meta 第一方 API 和 Muse Code
来源：Artificial Analysis · x.com
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