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據 Meta 研究官網與 Meta Model API 文件（2026-11-09），Meta 發布 Muse Ember，自稱其最小、最高效的模型，面向智慧體整天重複的高 token 工作：工具呼叫、編碼子任務、路由、抽取與長文件解析。正式 Model ID 為 muse-ember-1.0。文件寫明即日起可在 Meta Model API（Standard mode）與 Muse Code 使用。
定位與用途
Meta 把 Ember 寫成更大智慧體流水線裡的高吞吐執行層：承接主智慧體拆出的編碼子任務、在成本與時延會疊加的場景裡驅動大量工具呼叫、做請求分類與路由、抽取欄位，以及對長文件集合做批次解析。偏難的單次問題仍指向更大的 Muse 模型；Ember 負責吃掉重複量。
定價（每百萬 token）
輸入 ≤200K 時，標準價為輸入 $0.10、快取輸入 $0.004、輸出 $0.50。輸入超過 200K 時走長上下文價：輸入 $0.30、快取輸入 $0.012、輸出 $1.50。數字來自 Meta 研究博文與 Model API 站點上的 Muse Ember 價表。Muse Code 訂閱檔位價格與上述 API token 價不是同一套，不在此當作 Ember token 價。
上下文、模態與介面
文件給出上下文視窗 1,048,576 tokens（約 1M），最大輸出 524,288 tokens（約 512K）。輸入支援文字／圖像／影片／音訊／PDF，輸出為文字。支援 Responses API，另列出 Chat Completions 與 Messages 等端點。
Wonder／Spark／Ember 組合
官博稱 Muse Ember 是首個用 Muse Wonder Full 訓練的專用模型；組合上 Muse Wonder 對最難問題，Muse Spark 對編碼與智慧體工作流，Muse Ember 對高吞吐、可重複執行——更大模型規劃，Ember 扛量。Google Cloud 側 Spark 寫作 Muse Spark 1.3（bare ID muse-spark-1.3）；該託管 API 渠道與鄰文 Muse Spark Open 開源權重不是同一題。
基準口徑（官博自稱）
官博自稱其處在 Artificial Analysis 任務成本效率前沿，並以約 Claude Haiku 5.5 最佳分數三分之一的成本匹配該分數。以上為 Meta 官博自稱，不是獨立復測。
第三方可用性
OpenRouter 已上架 meta/muse-ember；OpenCode 方面亦宣布 Muse Ember 已可用。
另據 @finkd（2026-11-10 05:49:49 Asia/Shanghai），Muse Ember、Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 現已上 Google Cloud。Google Cloud 文件將其列在 Gemini Enterprise Agent Platform，並給出 bare model ID muse-ember-1.0、muse-spark-1.3、muse-wonder-1.0（在 model 欄位傳 bare model ID）。該渠道與既有 Meta Model API、以及 OpenRouter 帶前綴的 meta/muse-ember 並列——OpenRouter 那串 不等於 GCP bare ID。文件另提到 Responses API、global 端點與 publishers/meta。我們暫時還沒有登入 Google Cloud，也沒有實測呼叫這些模型。
相關閱讀（不同題）
若看的是 Muse 家族的 Spark Open 開源權重（不是本次 Ember API 模型發布，也不是這次 Google Cloud 託管渠道），見 Meta 釋出 8160 億參數的 Muse Spark Open 權重，用的是自家授權條款。較弱鄰文是 Muse 分享連結可被發現的安全／隱私報道（非同題發布、亦非本渠道），見 研究人員稱，即使未拿到連結，也能找到 Meta Muse 使用者分享的對話。