Meta 发布最小最高效模型 Muse Ember,落在效率前沿线上
Simon Willison · rss · 2026-11-10
Simon Willison 评析 Meta AI 新发布的小型高效模型 Muse Ember,定位对标 Claude Haiku 与 GPT Luna 档位,面向 agent 日常重复工作:工具调用、编码子任务、路由、抽取与长文档解析。
定价对比:
- 短 prompt 下与 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 同价:$0.10/M 输入、$0.50/M 输出
- 长 prompt 差异显现:Ember 超 200k 后涨至 $0.30/$1.50,介于 Luna(>272k 后 $0.20/$0.75)与 Haiku(>100k 后 $0.50/$2.50)之间;但 Ember 缓存输入最便宜($0.004/M)
- 同日发布的 Claude Fable 5.2 价格是它的 80 倍($8/$40)
关键判断:
- 逐 token 比价意义有限,因推理 token 数量差异大;更有用的是 Artificial Analysis 的 Intelligence Index vs Cost per Task 图
- Muse Ember 恰好落在 Pareto 前沿线上:在完整排行榜上没有模型能用更低的每任务成本拿到更高分
- Willison 用六档推理级别(minimal 到 max)画六只骑自行车的鹈鹕,发现 "high" 档未能输出完整 SVG,且推理级别与视觉质量并非 cleanly 对应;max 档质量接近贵 40 倍的 Muse Wonder
另指出图上 Pareto 线中间的灰点是 GPT-6.1 Terra (low),值得更多关注。
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