Arena 评测显示 Meta Muse Ember (Max) 以 1608 分登顶 Code Arena WebDev 小模型
Arena 宣布 Meta 的 Muse Ember (Max) 在 Code Arena WebDev 中以 1608 分成为表现最好的小模型，超过 Claude Haiku 5.5 (High) 的 1595 分和 GPT-6 Luna (Max) 的 1578 分。
Arena.ai· @arena · X·2026-11-10 02:20· 29 分钟前AI 评分65
AI 导读
Arena 宣布 Meta 的 Muse Ember (Max) 以 1608 分成为 Code Arena WebDev 中表现最好的小模型，超过 Claude Haiku 5.5 (High) 的 1595 分和 GPT-6 Luna (Max) 的 1578 分。
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好消息：@AIatMeta 的 Muse Ember (Max) 是 Code Arena: WebDev 中表现最好的小模型，得分 1608 分，超过了 Anthropic 和 OpenAI 的两款领先小模型：
- Claude Haiku 5.5 (High)：第 35 名，1595 分
- GPT-6 Luna (Max)：第 42 名，1578 分
以 1608 分、每任务中位成本 0.03 美元的成绩，Ember 登上了帕累托前沿。Haiku 5.5 和 Luna 均未能上榜。尽管三款模型的 API 定价相同，均为每百万输入/输出 token 0.10/0.50 美元，但 Ember 的每任务中位成本比 Luna（0.06 美元）低 2 倍，比 Haiku（0.11 美元）低 3.7 倍。
在我们自己的测试中，Ember 展现了令人印象深刻的速度和效率，每任务 2 分钟完成 25 次复杂生成，总成本仅为 1 美元。
热烈祝贺 @alexandr_wang 和 @AIatMeta 团队发布这一令人印象深刻的成果！这是小模型向前迈出的一大步，以极低的成本提供强大的真实世界编码能力。
在 X 查看被引用的帖子今天我们推出 Muse Ember，这是我们最小、最高效的模型，专为复杂推理执行和日常智能体工作而打造。
Muse Ember 可以跨应用承载工作流、按顺序调用工具、运行测试并进行有针对性的代码修复。凭借 100 万 token 的上下文窗口以及对文本、图像、音频和视频的原生理解能力，它还能处理大型文档集和多样化的输入。
来源：Arena.ai · x.com
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