Meta ha appena svelato Muse Ember, un modello presentato come «il più piccolo ed efficiente per l’esecuzione di ragionamenti complessi» nell’ambito di compiti ripetitivi affidati ad agenti. Questi agenti sono programmi di intelligenza artificiale in grado di concatenare diverse azioni in autonomia. Tra gli esempi citati da Meta figurano le chiamate a strumenti, i sotto-compiti di codice, il routing, l’estrazione di dati e l’analisi di documenti lunghi.
Muse Ember accetta in input testo, immagini, audio e video. Un agente può quindi leggere uno screenshot o un documento scansionato, o elaborare un memo vocale e la registrazione di una riunione, senza passare per un secondo modello. La sua finestra di contesto, cioè la quantità di informazioni che può elaborare in una volta, raggiunge 1 milione di token, ovvero frammenti di parole, con fino a 512.000 token in output. Secondo Meta, un codice sorgente completo o un insieme di documenti rientra così in una singola chiamata.
Per i compiti più difficili, Meta consiglia di associare Ember a Muse Wonder, il suo modello di punta. Il gruppo riassume la ripartizione dei ruoli così: «Muse Wonder pianifica, Muse Ember gestisce il volume». Ember è il primo modello addestrato a partire da Muse Wonder Full, la versione più potente della famiglia. Completa una gamma che conta ormai tre livelli: Muse Wonder per i problemi più difficili, Muse Spark per il codice e i flussi di lavoro agentici, e Muse Ember per i compiti ripetibili su larga scala.
Risultati comparati a Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna
Meta confronta Ember con Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna sull’indice di Artificial Analysis, rapportando il punteggio al costo per compito per ogni livello di ragionamento. Al massimo livello di regolazione, Ember ottiene 36 punti, come Haiku 5.5, e supera Luna, che ne ottiene 28. Meta afferma che eguaglia il miglior punteggio di Haiku per circa un terzo del costo, cosa che l’azienda presenta come il miglior rapporto efficienza-costo.
Su FrontierCode 2.0, un test che valuta compiti di ingegneria reali in base alla loro capacità di essere integrati in una base di codice, Claude Haiku 5.5 mantiene il vantaggio. Ottiene il 35%, contro il 27% di Ember.
Accesso e prezzi
Muse Ember è disponibile in Muse Code e tramite la Meta Model API, con l’identificativo muse-ember-1.0. Supporta la Responses API. Meta lo propone anche su Google Cloud e Oracle Cloud, come Muse Spark e Muse Wonder.
Per i prompt, cioè le richieste inviate al modello, di massimo 200.000 token, Meta fattura per milione di token: 0,10$ in input, 0,004$ per l’input in cache e 0,50$ in output. Oltre i 200.000 token, i prezzi salgono a 0,30$ in input, 0,012$ per l’input in cache e 1,50$ in output.
