Meta 正式推出 Muse 系列里体量最小的模型 Muse Ember，第三方评测显示它在综合智能指数上和 Claude Haiku 5.5 持平，完成同类任务的整体成本大约只有后者的三分之一，模型在发布当天就开放，开发者可以通过 Meta Model API 调用，同时内置在 Muse、Muse Code 中使用。之所以专门做这款轻量化模型，是 AI 智能体运行时会大量重复执行工具调用、信息提取、文档解析、编码子任务，这类高频任务如果一直用高价大模型，算力开销会很高，Muse Ember 定位就是智能体里的低成本执行层，由更大的模型负责规划，Ember 负责批量跑重复性工作；它上下文窗口达到 100 万 token，最高单次输出 51.2 万 token，适合一次性读取完整代码库、长篇文档，支持工具调用、结构化输出，文本、PDF、图文多模态输入都能处理。开发者接入使用的时候，在 Meta Model API 里选用模型 ID muse-ember-1.0，按照官方定价计费，也可以直接在 Muse Code 里面切换这个模型做代码相关任务；它不是通用对话主力模型，更适合嵌入智能体流程做后台批量任务，不同基准测试表现有差异，不是所有场景都能稳定追上 Claude Haiku 5.5。
Muse Ember 基础信息清单
- 模型名称：Muse Ember
- 模型编号：muse-ember-1.0
- 产品定位：Muse 家族最小、主打高效智能体执行的轻量模型
- 发布时间：当地时间 11 月 9 日，即日上线
- 接入渠道：Meta Model API、Muse、Muse Code
- 上下文窗口：100 万 token
- 最大输出：51.2 万 token
- 核心场景：工具调用、编码子任务、请求路由、信息抽取、长文档解析
- 对比基准：Claude Haiku 5.5
- 评测结论：综合智能指数持平，单次任务成本约为对方 1/3
价格明细表格
| 计费项目 | 单价 | 说明 |
|---|---|---|
| 输入 Token | 0.10 美元 / 百万 token | 原始输入文本 |
| 缓存输入 Token | 0.004 美元 / 百万 token | 重复缓存内容，价格更低 |
| 输出 Token | 0.50 美元 / 百万 token | 模型生成内容 |
Muse 家族分工简表
| 模型 | 定位 |
|---|---|
| Muse Wonder | 负责复杂问题规划、顶层推理 |
| Muse Spark | 复杂编码、智能体主流程 |
| Muse Ember | 低成本批量执行、高频重复子任务 |
优势和局限
优势
- 长上下文能力强，支持一次性处理超大文档、完整代码库
- 任务成本低，适合智能体大规模循环调用，控制整体账单
- 原生适配 Muse 生态，API 接入简单，支持工具调用、结构化输出
- 多模态输入，支持图文、PDF，输出文本
局限
- 1/3 成本、对标 Claude Haiku 5.5 是特定评测基准结果，不是全部场景
- 定位是执行层，不适合单独用来做高难度复杂推理对话
- 部分编码、复杂推理 benchmark 上，表现依然弱于 Claude Haiku 5.5
- 服务开放范围有限，国内直接访问 Meta Model API 存在网络限制
接入使用步骤
- 注册 Meta 开发者账号，开通 Meta Model API 权限
- 在调用参数中指定模型 ID muse-ember-1.0
- 构造请求，支持长文本、PDF、图片输入，开启工具调用
- 按 token 用量计费，缓存输入可以进一步降低成本
- 也可以直接打开 Muse Code，在模型选择里切换 Muse Ember
【相关 FAQ】
问题 1：Meta 发布的 Muse Ember 是 Muse 里最小模型吗，对标 Claude Haiku 5.5 是什么水平？
回答 1：Muse Ember 是 Meta Muse 家族最小模型，在 Artificial Analysis 综合智能指数上比肩 Claude Haiku 5.5，完成同类任务的成本大约只有 Claude Haiku 5.5 的三分之一。
问题 2：Muse Ember 现在可以在哪里调用，是不是已经上线 Meta Model API？
回答 2：Muse Ember 发布即日上线 Meta Model API，模型 ID 为 muse-ember-1.0，同时也内置在 Muse、Muse Code 产品中，开发者和用户都可以使用。
问题 3：Muse Ember 主要用来做什么，和 Muse Wonder、Spark 有什么区别？
回答 3：Muse Ember 主打低成本执行高频子任务，比如工具调用、信息提取、长文档解析、编码子任务；Muse Wonder 负责顶层规划，Spark 负责复杂编码和智能体主流程。
问题 4：Muse Ember 的上下文窗口有多大，能不能读完整代码库？
回答 4：Muse Ember 上下文窗口为 100 万 token，最高输出 51.2 万 token，支持一次性读取完整代码库、长篇 PDF 文档，适合长文本处理场景。
问题 5：Muse Ember 三分之一成本对标 Claude Haiku 5.5，是不是所有任务都更强？
回答 5：不是，Muse Ember 约三分之一成本比肩 Claude Haiku 5.5 是特定评测基准结论，不同任务、不同测试集表现存在波动，部分复杂推理场景仍然弱于 Claude Haiku 5.5。
【参考资料】
[2026-11-10]（Meta 发布最小模型 Muse Ember：官方称以约三分之一成本比肩 Claude Haiku 5.5，即日上线 Meta Model API 与 Muse）IT 之家
[2026-11-10]（Meta Muse Ember：轻量智能体模型，成本仅 Claude Haiku 5.5 三分之一）凤凰网科技
[2026-11-09]（Meta Releases Muse Ember for Lower-Cost Agent and Coding Work）Unite.AI
[2026-11-09]（Muse Ember Price, Benchmarks and Claude Haiku Comparison）ShiftDelete.Net
【免责声明】
本文内容为 Meta 官方发布与第三方评测信息整理，Muse Ember“约三分之一成本比肩 Claude Haiku 5.5” 为特定基准下的测试结论，不同业务场景、prompt 写法会改变实际效果；Meta Model API 有地区访问限制，价格、模型能力后续版本可能调整，不构成开发选型、商业落地建议。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《Meta 发布 Muse Ember（Muse 家族最小模型），官方称约三分之一成本比肩 Claude Haiku 5.5，现已上线 Meta Model AP》能对你有所帮助！
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本文概览：Meta 正式推出 Muse 系列里体量最小的模型 Muse Ember，第三方评测显示它在综合智能指数上和 Claude Haiku 5.5 持平，完成同类任务的整体成本大约只有后者的三分之一，模型在发布当天就开放，开发者可以通过 Meta Model API 调用，同时内置在 Muse、Muse Code 中使用。之所以专门做这款轻量化模型，是 AI 智能体运行时会大量重复执行工具调用、信息提取、文档解析、编码子任务，这类高频任务如果一直用高价大模型，算力开销会很高，Muse Ember 定位就是智能体里的低成本执行层，由更大的模型负责规划，Ember 负责批量跑重复性工作；它上下文窗口达到 100 万 token，最高单次输出 51.2 万 token，适合一次性读取完整代码库、长篇文档，支持工具调用、结构化输出，文本、PDF、图文多模态输入都能处理。开发者接入使用的时候，在 Meta Model API 里选用模型 ID muse-ember-1.0，按照官方定价计费，也可以直接在 Muse Code 里面切换这个模型做代码相关任务；它不是通用对话主力模型，更适合嵌入智能体流程做后台批量任务，不同基准测试表现有差异，不是所有场景都能稳定追上 Claude Haiku 5.5。