Meta推出最小推理模型Muse Ember，主打智能体任务
据Meta官方消息，Meta推出其迄今最小、最高效的模型Muse Ember，面向复杂推理执行及日常智能体任务，可跨应用执行工作流、按顺序调用工具、运行测试并进行针对性代码修复。该模型原生支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口为100万Token，最大输出51.2万Token，定价为每百万输入Token 0.1美元、每百万输出Token 0.5美元，现已通过Muse Code和Meta Model API上线。
据Meta官方消息，Meta推出其迄今最小、最高效的模型Muse Ember，面向复杂推理执行及日常智能体任务，可跨应用执行工作流、按顺序调用工具、运行测试并进行针对性代码修复。该模型原生支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口为100万Token，最大输出51.2万Token，定价为每百万输入Token 0.1美元、每百万输出Token 0.5美元，现已通过Muse Code和Meta Model API上线。
Meta称，Muse Ember在Terminal-Bench 4.0、OSWorld 2.1等多项基准测试中得分高于Claude Haiku 5.5和GPT-6 Luna。
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