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Muse Ember 发布不到四小时追加登陆 Google Cloud：以预览版进入 Model Garden，Muse Wonder 与 Muse Spark 1.3 同批上线
Muse Ember 发布不到四小时，可用渠道就从 Meta 自家扩展到了 Google Cloud。北京时间 11 月 10 日凌晨 5 时 58 分（UTC 11 月 9 日 21 时 58 分），Meta AI 官方账号 发帖宣布：Muse Ember 当日登陆 Google Cloud，Muse Wonder 与 Muse Spark 1.3 一同上线；9 分钟前，Mark Zuckerberg 已在个人账号 发帖确认同一消息。发稿时，Google Cloud 的 Meta 模型专区页面与 Muse Ember 1.0 文档页均可访问，文档把上线阶段标为 Preview（预览）。
这次追加发生在发布同日。UTC 18 时 3 分，Alexandr Wang（其 X 简介自述任 Meta 首席 AI 官）在宣布 Muse Ember 上线，称它是 Meta「最小、最高效」的模型；写明它面向 agent（智能体）全天重复的工作——工具调用、编码子任务、路由、抽取与长文档解析。一分钟后， 的发布帖给出规格：100 万 token（词元）上下文窗口，原生理解文本、图片、音频、视频，定价为每百万输入 token 0.10 美元、输出 token 0.50 美元，当日只在 Meta Model API 与 Muse Code 两个渠道可用。
同日追加的不止 Ember：三个 Muse 模型一起进入 Google Cloud
公告只有一句话：「今天我们还将把 Muse Ember 带到 Google Cloud，Muse Wonder 与 Muse Spark 1.3 一同上线。」Zuckerberg 的版本内容一致：「Muse Ember、Muse Spark 1.3 和 Muse Wonder 现已在 Google Cloud 上可用。」
按 Google Cloud 描述，三个模型分工不同：Muse Wonder 是「Meta 能力最强的前沿模型」，为复杂软件工程而建，支持原生计算机操作（computer use）与长上下文；Muse Spark 1.3 是「主力 agent 模型」，面向长程工作流；Muse Ember 归入「轻量执行模型」，为高吞吐工作流而建，定位是「与 Muse Wonder 和 Muse Spark 互补」。Wang 在发布帖的第二条里给出过同样的分工：「Wonder 负责规划，Ember 处理量大的部分。」
Meta 研究博客结尾的可用性段落写得更全：「Muse Ember、Muse Spark 和 Muse Wonder 现已登陆 Google Cloud 与 Oracle Cloud。」Oracle Cloud 未出现在两条 X 公告中，只写在这一句里。博客还给出 Ember 与 Spark 1.3 的价差参照：在独立 AI 基准机构 Artificial Analysis 的智能指数（Intelligence Index）上，Muse Spark 1.3（max）得 37 分、每任务成本 2.39 美元，Muse Ember（max）得 36 分、每任务约 0.14 美元——两者每任务成本相差约 17 倍。
Model Garden 页面与文档已可查证：Preview 阶段，文本与图片输入
可查证的不止两条帖子。Google Cloud 文档站为 ：模型 ID 为 meta/muse-ember-1.0，请求走全局端点 /locations/global/publishers/meta/v1/responses，上线阶段标为 Preview；最大输入 1,048,576 token、最大输出 524,288 token，与 Meta 自家渠道公布的 100 万上下文、51.2 万输出一致。文档建议把它与 Muse Wonder 1.0 或 Muse Spark 1.3 搭配，用于多步规划与推理；批处理预测（Batch predictions）目前列在不支持项中。
但云上版本有一个写进文档的差异：Meta 博客称 Muse Ember 对音频与视频也能原生理解，Google Cloud 文档列出的云上输入却只有文本与图片，输出为文本。想在 Google Cloud 上直接处理语音或视频素材，按文档目前做不到。
云上单价未随公告公布，回复区当场有人追问
两条公告都没提 Google Cloud 上的价格。文档页定价一栏只留了指向 的链接；截至发稿抓取到的定价页内容里，价格表列出的都是 Gemini 系列模型，未见 Muse 系列条目。Model Garden 专区页也只给出通用说法：Meta 模型在 Google Cloud 上可选专用端点（dedicated endpoints）或按量计费。
公告发出几分钟后，回复区就出现了价格追问：问「Google Cloud 上的价格和 Meta API 一样，还是更贵」；又过了约 20 分钟， 直接问「Vertex 上每百万 token 多少钱」。
性能与成本口径没有更新：仍是发布日的官方数字
这次 Google Cloud 公告没有附带任何新的性能数据，Muse Ember 的成绩口径仍停留在发布日。称，在 Artificial Analysis 智能指数上，Muse Ember 成绩与 Claude Haiku 5.5 相当、每任务成本约为后者的三分之一，并在 GPT-6 Luna 的全部推理档位上得分更高。指数发布方 Artificial Analysis（下称 AA）的与这一口径一致——Claude Haiku 5.5（max）拿到同样的 36 分需约 0.41 美元，约为 Muse Ember 每任务成本的 3 倍；AA 同时记录了短板：在它对比的同智能水平模型中，Muse Ember 的 AA-Omniscience 知识测试得分最低（21.1%），64% 的问题选择不作答，幻觉率 17.4%，约为 Haiku 5.5（max）的一半。AA 发帖时列出的可用渠道还是 Meta 一方 API 与 Muse Code，那比 Google Cloud 公告早了近四个小时。
眼下能在 Google Cloud 侧核实的是模型 ID、token 上限与全局端点；公告与文档页都没有给出云上单价，文档也没有标注 Preview 何时转正。Muse 系列的渠道清单现在写着 Meta Model API、Muse Code 与 Google Cloud，外加博客里那一句 Oracle Cloud。
参考链接
- （2026-11-09 21:58 UTC）
- （2026-11-09 21:49 UTC）
- （2026-11-09 18:03 UTC）
- （2026-11-09 18:04 UTC）
- （2026-11-09）
- （2026-11-09 18:07 UTC）