A Meta acaba de revelar Muse Ember, um modelo apresentado como «o mais pequeno e eficiente para a execução de raciocínios complexos» no âmbito de tarefas repetitivas confiadas a agentes. Estes agentes são programas de inteligência artificial capazes de encadear várias ações sozinhos. Entre os exemplos citados pela Meta estão as chamadas de ferramentas, as subtarefas de código, o encaminhamento, a extração de dados e a análise de documentos longos.
O Muse Ember aceita como entrada texto, imagens, áudio e vídeo. Um agente pode assim ler uma captura de ecrã ou um documento digitalizado, ou processar um memorando de voz e a gravação de uma reunião, sem passar por um segundo modelo. A sua janela de contexto, ou seja, a quantidade de informações que pode processar de uma vez, atinge 1 milhão de tokens, ou seja, fragmentos de palavras, com até 512 000 tokens em saída. Segundo a Meta, um código-fonte completo ou um conjunto de documentos cabe assim num único pedido.
Para as tarefas mais difíceis, a Meta recomenda associar o Ember ao Muse Wonder, o seu modelo de ponta. O grupo resume a distribuição de papéis da seguinte forma: «O Muse Wonder planeia, o Muse Ember gere o volume». O Ember é o primeiro modelo treinado a partir do Muse Wonder Full, a versão mais poderosa da família. Ele completa uma gama que conta agora com três níveis: Muse Wonder para os problemas mais difíceis, Muse Spark para o código e fluxos de trabalho agenticos, e Muse Ember para as tarefas repetíveis em grande escala.
Resultados comparados com Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna
A Meta compara o Ember ao Claude Haiku 5.5 e ao GPT-6 Luna no índice da Artificial Analysis, relacionando a pontuação com o custo por tarefa para cada nível de raciocínio. No ajuste máximo, o Ember obtém 36 pontos, como o Haiku 5.5, e ultrapassa o Luna, que obtém 28. A Meta afirma que ele iguala a melhor pontuação do Haiku por cerca de um terço do custo, o que a empresa apresenta como a melhor relação custo-eficácia.
No FrontierCode 2.0, um teste que avalia tarefas de engenharia reais segundo a sua capacidade de serem integradas numa base de código, o Claude Haiku 5.5 mantém a vantagem. Obtém 35 %, contra 27 % para o Ember.
Acesso e preços
O Muse Ember está disponível no Muse Code e através da Meta Model API, sob o identificador muse-ember-1.0. Suporta a Responses API. A Meta também o disponibiliza no Google Cloud e Oracle Cloud, tal como o Muse Spark e o Muse Wonder.
Para os prompts, ou seja, as consultas enviadas ao modelo, de 200 000 tokens no máximo, a Meta cobra por milhão de tokens: 0,10 $ na entrada, 0,004 $ na entrada em cache e 0,50 $ na saída. Para além de 200 000 tokens, os preços passam para 0,30 $ na entrada, 0,012 $ na entrada em cache e 1,50 $ na saída.
