Meta amplia la propria famiglia di modelli di intelligenza artificiale con Muse Ember, una soluzione progettata per offrire capacità di ragionamento avanzate mantenendo bassi i costi di utilizzo. Si tratta del modello più piccolo ed efficiente del portfolio dell'azienda, pensato soprattutto per le attività che gli agenti IA devono svolgere ripetutamente durante le proprie sessioni di lavoro, come chiamate agli strumenti, sotto-attività di programmazione, instradamento, estrazione e analisi di documenti particolarmente lunghi.
Prestazioni e benchmark
Secondo i dati condivisi dall'azienda, Muse Ember offre un rapporto tra intelligenza e costo superiore a quello di Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna in tutte le configurazioni di ragionamento considerate. In particolare, sarebbe in grado di eguagliare il miglior risultato ottenuto da Haiku spendendo circa un terzo, superando inoltre tutte le configurazioni di Luna. I benchmark mostrano risultati interessanti: in Terminal-Bench 4.0 raggiunge il 40,9%, contro il 39,2% di Haiku e il 16,4% di Luna; nell'Artificial Analysis Coding Agent Index arriva a 46 punti, rispetto ai 37 di Haiku e ai 31 di Luna. Tuttavia, in FrontierCode 2.0-AA, Claude Haiku 5.5 mantiene il primo posto con il 34,9%, mentre Muse Ember si ferma al 27,2%.
Il modello supporta nativamente testo, immagini, audio e video, potendo analizzare screenshot, grafici, documenti scansionati, registrazioni di riunioni e filmati senza richiedere modelli separati. Tra i risultati riportati da Meta figurano l'80,6% in PerceptionBench e il 69,5% in OSWorld 2.1, dove supera Haiku (68,9%) e Luna (50,5%). Inoltre, in AutomationBench-AA dedicato ai flussi di lavoro aziendali end-to-end, Muse Ember raggiunge il 37,8%, contro il 20,2% di GPT-6 Luna e il 13,9% di Claude Haiku 5.5.
Disponibilità e prezzo
Muse Ember è disponibile da subito attraverso Muse Code e Meta Model API, con identificativo muse-ember-1.0. Il prezzo è di 0,10 dollari per milione di token di input, 0,004 dollari per milione di token di input memorizzati nella cache e 0,50 dollari per milione di token in output. Il modello supporta inoltre l'API Responses. Rispetto a Muse Spark 1.3, Muse Ember raggiunge un punteggio di 36 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (contro 37), ma il costo stimato per attività è decisamente inferiore: circa 0,14 dollari contro 2,39 dollari. I prezzi per milione di token evidenziano la differenza: Muse Ember costa 0,10 dollari in input e 0,50 in output, mentre Muse Spark 1.3 arriva rispettivamente a 1,25 e 4,25 dollari.
Meta ha dedicato attenzione anche alla sicurezza, sottoponendo il modello al proprio Meta Superintelligence Scaling Framework, senza rilevare il superamento delle soglie di rischio elevato. Sono stati inoltre effettuati test sul comportamento degli agenti quando agiscono per conto degli utenti, verificando il rispetto delle intenzioni e la gestione delle informazioni sensibili. Nelle prime fasi di test, Muse Ember è stato utilizzato da partner come Box, Cline, Oracle, Cloudfire e You.com per attività concrete, dalla revisione dei contratti alla scrittura di codice. Box ha evidenziato accuratezza, velocità ed efficienza nell'analisi di documenti aziendali complessi.
Muse Ember è il primo modello addestrato con Muse Wonder Full, dopo la presentazione di Muse Wonder e Muse Wonder Full. Meta suggerisce di abbinarlo a Muse Wonder per problemi particolarmente complessi: il modello più avanzato si occupa della pianificazione, mentre Ember gestisce il volume delle operazioni. Il nuovo modello si inserisce in una strategia che punta a rendere disponibili capacità avanzate di intelligenza artificiale anche nelle attività quotidiane e ripetitive, dove il costo di ogni singola operazione può diventare particolarmente importante. Muse Ember, Muse Spark e Muse Wonder sono disponibili anche su Google Cloud e Oracle Cloud.
