Meta 推出轻量级 AI 模型 Muse Ember，第三方 Artificial Analysis 评测结果显示，它综合跑分和 Claude Haiku 5.5 接近，单任务成本只有 Claude Haiku 5.5 的三分之一，主打高频 Agent 自动化任务、代码处理、长文档解析，是 Meta 目前体量最小、推理效率最高的一款模型，适合企业大批量、高频率调用 AI 智能体做重复性工作。之前市面上的轻量模型大多要么性能弱、要么调用成本偏高，很难兼顾推理能力和性价比，Muse Ember 拥有 100 万 Token 上下文窗口，最高支持输出 51.2 万 Token，一次请求就能读取整套代码库、长篇业务文档，专门面向 Agent 工具调用、路由分发、信息提取、子任务执行这类场景；该模型已经上线 Meta Model API、Muse Code，也能在谷歌云、甲骨文云平台调用，定价区分输入、缓存输入、输出 Token，缓存输入价格极低，进一步降低高频重复调用的开销。下面把核心参数、跑分对比、定价、适用场景、接入步骤整理清楚。
Muse Ember 核心参数信息
| 项目 | 详情 | 说明 |
|---|---|---|
| 模型定位 | 轻量级 Agent 专用模型 | Meta 当前最小、高吞吐模型 |
| 上下文窗口 | 100 万 Token | 支持超长文档、代码库一次性读取 |
| 最大输出 | 51.2 万 Token | 适合生成长代码、长报告 |
| 评测基准 | Artificial Analysis | 综合智力得分接近 Claude Haiku 5.5 |
| 单任务成本 | 约 0.14 美元 | Claude Haiku 5.5 同类任务约 0.41 美元 |
| 调用入口 | Meta Model API、Muse Code、谷歌云、甲骨文云 | 支持 Responses API |
主流模型跑分对比表
| 评测项目 | Muse Ember（max） | Claude Haiku 5.5（max） | GPT-6 Luna（max） |
|---|---|---|---|
| AutomationBench-AA（业务工作流） | 37.8 | 13.9 | 20.2 |
| Agents' Last Exam（智能体综合任务） | 61.6 | 57.0 | 57.1 |
| Terminal-Bench 4.0（终端编程） | 40.9 | 39.2 | 16.4 |
| Coding Agent Index-AA（工程编程） | 46 | 37 | 31 |
Token 定价明细
- 输入 Token：0.10 美元 / 百万 Token
- 缓存输入 Token：0.004 美元 / 百万 Token（重复上下文复用大幅省钱）
- 输出 Token：0.50 美元 / 百万 Token
适合落地的场景清单
- AI Agent 子任务调度、工具调用、自动工作流执行
- 代码批量解析、脚本生成、单元测试、代码库检索
- 长文档批量摘要、信息抽取、合同、报表批量处理
- 客服、数据清洗、标签分类等高吞吐标准化任务
- 多 Agent 系统里负责执行层的低成本模型节点
接入使用步骤
- 注册 Meta Model API 账号，开通 Muse Ember 模型调用权限
- 对接 SDK，设置缓存开启，复用固定上下文，压低调用成本
- 针对 Agent 任务做提示词调试，优先分配重复性、标准化任务给 Muse Ember
- 搭配大模型做分层调度：复杂推理交给旗舰模型，执行任务交给 Muse Ember
- 监控 Token 消耗、任务成功率，调整推理档位，平衡效果和成本
优势与局限
✅ 优势
- Agent 相关评测表现突出，综合能力对标 Claude Haiku 5.5，成本优势明显
- 百万级大上下文，长文档、大代码库处理能力强
- 缓存输入定价很低，适合持续对话、循环调用的智能体
- 属于轻量模型，超高难度深度推理、复杂创意任务弱于旗舰大模型
- 跑分是第三方基准测试，真实业务效果会随任务类型变化
- 目前仅支持 API 调用，没有独立网页端直接体验入口
⚠️ 局限
【相关 FAQ】
问题 1：Meta 推出的轻量级 AI 模型 Muse Ember，跑分对标 Claude Haiku 5.5，单任务成本是什么水平？
回答 1：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 在 Artificial Analysis 跑分对标 Claude Haiku 5.5，单任务成本仅为 Claude Haiku 5.5 的三分之一，非常适合高频自动化 Agent 任务。
问题 2：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，它的上下文窗口多大？
回答 2：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，拥有 100 万 Token 上下文窗口，最高可输出 51.2 万 Token，支持一次性处理整套代码库和长篇文档。
问题 3：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，主要适合哪些业务场景？
回答 3：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，主打 AI Agent 工作流、代码处理、长文档抽取、数据清洗、批量摘要这类高吞吐标准化任务。
问题 4：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，现在可以在哪里调用？
回答 4：Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5，可通过 Meta Model API、Muse Code 调用，同时上架谷歌云、甲骨文云平台。
【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 轻量模型，性能追平 Claude Haiku 5.5，成本大幅降低）36 氪
[2026-11-10]（Meta Muse Ember 上线：百万上下文，面向 Agent 高频任务）凤凰网科技
[2026-11-10]（Meta 发布 Muse Ember，打造高性价比 Agent 底层模型）环球网
【免责声明】
以上仅为 Meta 轻量级 AI 模型 Muse Ember 对标 Claude Haiku 5.5 相关资讯整理，不构成技术选型、采购、开发投资建议；跑分来自第三方 Artificial Analysis 基准测试，真实业务效果、Token 计费、接口权限、可用地区会由 Meta 动态调整，模型能力、定价、调用规则以 Meta 官方文档、API 平台最新说明为准。