Meta właśnie ujawniła Muse Ember, model przedstawiany jako „najmniejszy i najbardziej wydajny w wykonywaniu złożonych rozumowań » w ramach powtarzalnych zadań powierzanych agentom. Agenci to programy sztucznej inteligencji zdolne do samodzielnego wykonywania sekwencji działań. Wśród przykładów podanych przez Meta znajdują się wywołania narzędzi, podzadania kodowania, routing, ekstrakcja danych i analiza długich dokumentów.
Muse Ember akceptuje na wejściu tekst, obrazy, dźwięk i wideo. Agent może więc odczytać zrzut ekranu lub zeskanowany dokument, czy też przetworzyć notatkę głosową i nagranie spotkania, bez angażowania drugiego modelu. Jego okno kontekstu, czyli ilość informacji, którą może przetworzyć jednorazowo, sięga 1 miliona tokenów, czyli fragmentów słów, z możliwością wyjścia do 512 000 tokenów. Według Meta, pełne źródło kodu lub zestaw dokumentów mieści się więc w jednym wywołaniu.
Do najtrudniejszych zadań Meta zaleca połączenie Embera z Muse Wonder, swoim flagowym modelem. Grupa podsumowuje podział ról następująco: „Muse Wonder planuje, Muse Ember zarządza wolumenem ». Ember jest pierwszym modelem wytrenowanym na bazie Muse Wonder Full, najpotężniejszej wersji z rodziny. Uzupełnia on gamę, która obejmuje obecnie trzy poziomy: Muse Wonder dla najtrudniejszych problemów, Muse Spark dla kodu i agentowych workflowów, oraz Muse Ember dla powtarzalnych zadań na dużą skalę.
Wyniki porównane z Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna
Meta porównuje Embera z Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna na indeksie Artificial Analysis, odnosząc wynik do kosztu na zadanie dla każdego poziomu rozumowania. Przy maksymalnych ustawieniach, Ember uzyskuje 36 punktów, tak jak Haiku 5.5, i wyprzedza Lunę, która zdobywa 28. Meta twierdzi, że dorównuje on najlepszemu wynikowi Haiku za około jedną trzecią kosztu, co firma przedstawia jako najlepszy stosunek efektywności do kosztu.
W teście FrontierCode 2.0, który ocenia rzeczywiste zadania inżynieryjne pod kątem możliwości ich scalenia w bazie kodu, przewagę zachowuje Claude Haiku 5.5. Osiąga on 35%, wobec 27% dla Embera.
Dostęp i cennik
Muse Ember jest dostępny w Muse Code oraz przez Meta Model API, pod identyfikatorem muse-ember-1.0. Obsługuje Responses API. Meta oferuje go również na Google Cloud i Oracle Cloud, podobnie jak Muse Spark i Muse Wonder.
Za prompty, czyli zapytania wysyłane do modelu, o maksymalnej długości 200 000 tokenów, Meta rozlicza za milion tokenów: 0,10 $ za wejście, 0,004 $ za wejście z cache i 0,50 $ za wyjście. Powyżej 200 000 tokenów, stawki zmieniają się na 0,30 $ za wejście, 0,012 $ za wejście z cache i 1,50 $ za wyjście.
