跳到正文
RadarAI· IT之家·人工智能·· 2 小时前精选AI 评分78

Meta 推出轻量级模型 Muse Ember,跑分媲美 Claude Haiku 5.5,单任务成本仅 1/3

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

AI 导读

Meta 推出迄今最小、效率最高的模型 Muse Ember,在 Artificial Analysis 排行榜中表现媲美 Claude Haiku 5.5,单任务成本仅为其 1/3,并在多项测试中超越 GPT-6 Luna。

推荐理由

原文给出 Muse Ember 与 Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna 的分项跑分和定价对比,可据此判断轻量模型在智能体任务上的取舍。

正文

IT之家·人工智能·2026-11-10 08:59· 50 分钟前AI 评分72

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

AI 导读

Meta 推出迄今最小、效率最高的模型 Muse Ember,在 Artificial Analysis 排行榜中表现媲美 Claude Haiku 5.5,单任务成本仅为其 1/3,并在多项测试中超越 GPT-6 Luna。

正文

IT之家 11 月 10 日消息,Meta 现已推出 Muse Ember AI 模型。这是 Meta 迄今最小、效率最高的模型,专为复杂推理任务执行以及智能体日常反复处理的工作而设计。

Meta 表示,在 Artificial Analysis 排行榜中,这款模型的表现可以媲美 Claude Haiku 5.5,但单任务成本仅为 1/3,并在多项测试中超越 GPT-6 Luna。

IT之家附 Muse Ember 模型跑分数据如下:


评测项目

Muse Ember(max)

Claude Haiku 5.5(max)

GPT-6 Luna(max)

智能体

AutomationBench-AA(端到端业务工作流)

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(个人与知识工作内部综合指数)

46.8

36.1

37.0

编程

Terminal-Bench 4.0(智能体终端编程)

40.9

39.2

16.4

Coding Agent Index-AA(真实智能体环境中的编程)

46

37

31

FrontierCode 2.0-AA(以代码合并可行性为标准评估的真实工程任务)

27.2

34.9

25.2

多模态

GDP.pdf-AA(长文档专业工作)

22.8

20.8

22.8

OSWorld 2.1(跨桌面应用的计算机操作)

69.5

68.9

50.5

PerceptionBench(精细视觉感知)

80.6

78.6

62.8

综合

Artificial Analysis Index

36

36

28

同时,这款模型拥有 100 万 Token 上下文窗口,最多支持输出 51.2 万 Token,可以在一次调用中处理完整的代码库或一整套文档。它可以让智能体在一次会话中执行数百次编程子任务,包含读取文件、运行测试和进行有针对性的修复。

Muse Ember 原生支持理解文本、图像、音频和视频,智能体无需借助其他模型,就能读取截图、图表和扫描文档,也能处理语音备忘录、会议录音和视频。它能处理篇幅较长的真实文档,直接根据屏幕截图操作计算机,并识别细微的视觉细节。

安全方面,这款模型在发布前经过 Meta SI 扩展框架评估,所有测试结果显示,Muse Ember 的风险水平低于框架设定的高风险阈值。

价格方面,这款模型即日起在 Meta Model API、Google Cloud 和 Oracle Cloud 提供。输入价格为每百万 Token 0.10 美元(IT之家注:现汇率约合 0.67 元人民币),输出价格为每百万 Token 0.50 美元(现汇率约合 3.3 元人民币)。

来源:IT之家·人工智能 · ithome.com

事件后续 · 1

查看事件全部

来源:RadarAI · aihot.news