Meta только что представила Muse Ember — модель, которую называют «самой маленькой и эффективной для выполнения сложных рассуждений» в рамках повторяющихся задач, поручаемых агентам. Эти агенты представляют собой программы искусственного интеллекта, способные самостоятельно выполнять последовательности действий. Среди примеров, приведенных Meta, — вызовы инструментов, подзадачи кодирования, маршрутизация, извлечение данных и анализ длинных документов.
Muse Ember принимает на вход текст, изображения, аудио и видео. Таким образом, агент может прочитать скриншот или отсканированный документ или обработать голосовую заметку и запись совещания без привлечения второй модели. Его контекстное окно, то есть объем информации, который он может обработать за один раз, достигает 1 миллиона токенов (фрагментов слов), с выводом до 512 000 токенов. По словам Meta, полный исходный код или набор документов таким образом помещается в один вызов.
Для самых сложных задач Meta рекомендует сочетать Ember с Muse Wonder, своей флагманской моделью. Группа резюмирует распределение ролей следующим образом: «Muse Wonder планирует, Muse Ember обрабатывает объем». Ember — первая модель, обученная на основе Muse Wonder Full, самой мощной версии в семействе. Она дополняет линейку, в которой теперь три уровня: Muse Wonder для самых сложных проблем, Muse Spark для кода и агентских рабочих процессов и Muse Ember для масштабируемых повторяемых задач.
Результаты в сравнении с Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna
Meta сравнивает Ember с Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna по индексу Artificial Analysis, соотнося балл со стоимостью за задачу для каждого уровня рассуждений. При максимальных настройках Ember набирает 36 баллов, как и Haiku 5.5, и опережает Luna, которая набирает 28. Meta утверждает, что он равен лучшему результату Haiku примерно за треть стоимости, что компания представляет как лучшее соотношение эффективности и затрат.
На FrontierCode 2.0 — тесте, который оценивает реальные инженерные задачи по их способности быть влитыми в кодовую базу, — Claude Haiku 5.5 сохраняет преимущество. Он набирает 35% против 27% у Ember.
Доступ и тарифы
Muse Ember доступен в Muse Code и через Meta Model API под идентификатором muse-ember-1.0. Он поддерживает Responses API. Meta также предлагает его на Google Cloud и Oracle Cloud, как и Muse Spark и Muse Wonder.
Для промптов (запросов, отправляемых модели) объемом до 200 000 токенов Meta взимает плату за миллион токенов: $0,10 на входе, $0,004 за кэшированный вход и $0,50 на выходе. Свыше 200 000 токенов тарифы повышаются до $0,30 на входе, $0,012 за кэшированный вход и $1,50 на выходе.
