AA 评测 Meta Muse Ember：36 分追平 Haiku 5.5，成本仅三分之一
Artificial Analysis 于 11 月 10 日发布对 Meta 高效档模型线 Muse Ember 的完整评测。核心结论：Muse Ember (max) 智能指数 36 分，与 Claude Haiku 5.5 (max) 持平，但单任务成本仅 $0.14，约为后者($0.41)的三分之一。Meta 同日在 Meta Model API 公布定价并发布研究博客，博客援引 AA 数据得出相同结论。Muse Ember (max) 已上榜 AA 智能指数，可在官网与主流模型横向对比。
已确认
- 智能指数 36 分，追平 Claude Haiku 5.5 (max)，单任务成本约 1/3($0.14 vs $0.41)
- Meta 公布定价：每百万输入 token $0.10、输出 token $0.50
- AA 的「智能 vs. 单任务成本」图表显示，Muse Ember 在 xhigh/max 推理档位以约 $0.10–0.12 的单任务成本逼近顶级模型
- 在 AA 自家编码 agent Muse Code 中，Muse Ember (max) 的 Coding Agent Index 得 46 分，超过 Claude Code 环境下的 Haiku 5.5，并领先 GPT-6 Luna
- 最亮眼的 agent 成绩是 AutomationBench-AA 的 68.1%，与 Meta 旗舰 Muse Wonder 和 GPT-6 Astra 持平；Agent 编码表现两极，不同编码基准成绩参差
- 知识面是主要短板：AA-Omniscience 准确率仅 21.1%，为同级模型中最低(Claude Haiku 5.5 为 34.7%)，主因是对 64% 的问题直接拒答；但这一保守策略把幻觉率压至约同级一半(仅 17%)
- 成本结构：输入/输出 token 定价与 Claude Haiku 5.5 (max)、GPT-6 Luna (max) 相同，但缓存输入便宜 60%，输出 token 仅 Haiku 5.5 的三分之一；输出 token 在 agent 评测中占成本大头，进一步放大成本优势
- 据转发图表数据，Muse Ember (max) 的智能指数略低于上代 Muse Spark 1.3，Andrew Carr 据此评价其在几乎不牺牲可用性的前提下大幅降低成本
- AA 同时发布了覆盖 AA-Briefcase、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0 等评测的完整结果图表
为什么重要
Muse Ember 以远低于对标模型的实际使用成本，在通用智能和自动化 agent 任务上达到同级甚至旗舰水平，对高吞吐 agent 场景有显著吸引力。但评测同时揭示其知识面窄(高拒答换低幻觉)与编码能力不稳定，选型时需按具体基准权衡。
2026-11-10 ~ 2026-11-10 · 17 条相关
- 第 1 集:Meta 发布最小模型 Muse Ember：主打每美元智能(2026-11-10,15 条)
- 第 2 集:AA 评测 Meta Muse Ember：36 分追平 Haiku 5.5，成本仅三分之一(2026-11-10,17 条)
一手来源
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- Muse Ember 定价 $0.10/$0.50,AA 评测称比 Haiku 5.5 便宜三分之二 — AIatMeta ·
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- Muse Ember 智能近乎持平上代,单任务成本低至0.14美元 — andrew_n_carr · 2026-11-10
另有 6 条近重复转述:ArtificialAnlys · ArtificialAnlys · ArtificialAnlys · ArtificialAnlys · ArtificialAnlys · giffmana