智能体的「量产层」被压价：Meta 发布 Muse Ember，单任务成本约为 Haiku 的三分之一；DeepSeek Harness 日耗约 92 万亿 token
为什么重要：智能体的成本结构正在分层：贵的大模型负责规划，便宜的小模型负责海量执行。Meta 明说「Wonder 规划、Ember 干量」，单任务成本差三倍，意味着跑一个多步智能体的边际成本主要取决于执行层选谁。DeepSeek 的数字则给出了少见的需求侧证据：一个日活 154 万的智能体应用，人均 token 消耗是聊天产品难以比拟的量级，这正是推理算力需求的来源。反方检验：Ember 的成本优势依赖单一第三方指数和 Meta 自选的测试，在可合并代码这一最接近真实工程的指标上它输给了 Haiku；DeepSeek 的数据为公司自报，统计口径只包括连接其官方服务器的用户。我的立场是：执行层模型的价格战会比旗舰模型更激烈，赢家取决于在真实工作流里的「每次成功的成本」，而不是榜单分数。
- Meta：Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember 企业宣称
- Meta Model API 定价页 已证实
- TNW：Meta's Muse Ember matches Claude Haiku at a third of the cost per task 媒体报道
- The Business Times 转载 Bloomberg：DeepSeek's AI agent platform hits 1.54 million daily users 媒体报道
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本页是事件档案；当日判断见 2026-11-10 简报。