小模型王者易主!3毛钱2分钟就能写个网页

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小模型王者易主!3毛钱2分钟就能写个网页
6116点击    2026-11-12 15:37

2分钟,4美分,一个网站!


Meta刚发布的最小模型Muse Ember,直接把AI写网页的成本卷到了3毛钱!


而且它的实力也没随着体积变小而缩水。 


在Artificial Analysis智能指数榜单上,Muse Ember的成绩已经基本追平Claude Haiku 5.5,单任务成本却只有对方的约三分之一,还一举登顶了Code Arena WebDev小模型榜单:


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小扎还兴冲冲地向大家介绍起了自家新宝贝:


这是咱家最小的模型,专门给Agent打下手,承包那些重复又疯狂消耗Token的工作!


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这意味着,以后Ember可以专门给大模型打下手,接过那些重复又费Token的日常任务,帮Agent省下一大笔开销。


Arena也火速晒出了它的战绩:


以下20多个网站和动画,全部由Ember一次生成,平均每项任务只花约2分钟、0.04美元(约3毛钱)。


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好家伙,这性价比真绝了。


难怪有小伙伴已经被这几天的新模型轰炸得眼花缭乱,并直接甩出一张猫猫表情包:


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小模型王者易主!3毛钱2分钟就能写个网页△简直演我


Meta最小模型,性价比直接拉满


Muse Ember究竟有多能打?


咱们先拿它和同档位的Claude Haiku 5.5比一比~


在Artificial Analysis最新的Intelligence Index v5测试中,Muse Ember最高推理档拿到了35.8分,而Claude Haiku 5.5则是36.2分。


两者只差了0.4分,但Ember花的钱却只有Claude Haiku的三分之一。


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再看看Ember与Meta自家更大的Muse Spark 1.3的battle,就更有意思了。


在Artificial Analysis智能指数上,Spark 1.3以一分的优势险胜Ember。


但Ember却将完成一项基准任务的成本从2.39美元足足砍到了0.14美元。


算下来,Ember的单任务成本只有Spark 1.3的约1/17。


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价格确实压得够低。


Ember在Meta Model API上的基础定价为每百万输入Token 0.1美元(约0.67元/百万Token)、输出Token 0.5美元(3.34元/百万Token),缓存输入更低至0.004美元(约0.027元/百万Token)。


(输入长度超过20万Token后,则另有更高的长上下文计费标准。)


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低价之外,Muse Ember也挺全能。


据Meta官方Blog介绍,Muse Ember擅长工具调用、编程子任务、任务路由、信息提取和长文档解析,支持100万Token上下文窗口,单次输出上限达到51.2万Token,还能原生理解文本、图片、音频和视频。


这意味着,Ember不仅能一次读入大量代码和文档,还能分析图片、音频等不同类型的信息。


具体到Agent的日常工作,从读取文件、调用工具,到运行测试、修改代码、提取信息,这些活儿它都能接。


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目前,Meta已经把它放进了Meta Model API和Muse Code,感兴趣的开发者们可以自行调用~


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值得一提的是,Ember也是Meta首款使用Muse Wonder Full训练的模型。


按照Meta的设想,以后咱们可以把复杂的推理和任务规划交给Muse Wonder,而那些高频、重复的执行任务则可以交给Ember。


由此,便能兼顾大模型的推理能力与小模型的成本优势,让Agent干起活来更省钱。


ok,账算明白了,那么这小家伙实际干起活来又怎么样呢?


让咱们接下来看看。


上一秒拍电影,下一秒查千万美元账本


先整点浪漫的~


秋意渐浓,开发者Marcio给Muse Ember安排了一个颇有诗意的任务: 


请用秋天的风格重现秋叶原。


最后做出来的视频,也颇有几分动画电影的味道。


金黄的银杏叶随风飘舞,列车沿着高架呼啸而过,秋叶原的街道也染上了一层暖洋洋的秋色。


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而Marcio似乎还没玩过瘾。


刚逛完秋叶原,他转头又跑去了札幌站!


这回,Muse Ember制作了一段10秒钟的街头视频。


画面中,行人熙熙攘攘,三三两两从镜头前经过,街边车流穿梭不息。


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一晃神,我差点以为自己真的站在札幌街头了。


而另一边,Ember又被拉去干起了正经活。


美国知名云内容管理平台Box让Ember查起了一本1260万美元的账本(约8406.34万元),并要求它从一堆相互矛盾的记录中,重新理清每位投资者究竟该交多少钱。


这活儿听着就够让人头大了。


结果,Ember还真从13份文件中找出了248万美元的记录错配和一笔25万美元的漏计抵扣额。


不仅如此,它还重新计算了每位投资者应缴的金额,并贴心地为基金运营团队生成了一份附有原始文件引用的总结。


这样一来,工作人员既能直接查看核算结果,也能顺着引用找到原始文件,核对每笔金额的来龙去脉。


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这可真是太方便了。


这小模型看着真挺不戳啊!


朋友们,let开玩儿!


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One More Thing


小扎动作挺快啊。


Muse Ember刚发布没多久,今儿一早,小扎又宣布Muse Ember、Muse Spark 1.3和Muse Wonder三款模型已一起登陆Google Cloud,感兴趣的小伙伴们可以用了。


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只不过,Meta这回虽然反复强调Ember是自家最小的模型,却始终神神秘秘地没公布具体参数量,所以这小家伙到底有多小,目前仍然是个谜…


让咱们一起蹲一波后续吧~


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参考链接:

[1]https://research.meta.ai/blog/muse-ember

[2]https://x.com/AIatMeta/status/2119853591703998787

[3]https://x.com/finkd/status/2119851180948152590


文章来自于"量子位",作者 "文婷"。

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