Meta Muse Ember: Kleinstes KI-Modell kostet 0,10 Dollar pro Million Tokens
Meta hat mit Muse Ember sein kleinstes und effizientestes KI-Modell vorgestellt. Es zielt auf Agenten-Aufgaben im Dauerbetrieb und kostet 0,10 Dollar je Million Input-Tokens.
SUMO· das Zahlenrätsel
Dialo· Sprachen lernen durch Sprechen
ediviewer· EDI-Dateien wie Dokumente lesen
giftdetect· das passende Geschenk in MinutenMeta hat am Montag Muse Ember vorgestellt, nach eigenen Angaben das kleinste und effizienteste KI-Modell des Konzerns. Es ist für Aufgaben gedacht, die KI-Agenten den ganzen Tag wiederholen: Tool-Aufrufe, kleine Programmieraufgaben, das Verteilen von Vorgängen, das Extrahieren von Informationen und das Lesen langer Dokumente.
Verfügbar ist das Modell ab sofort als „muse-ember-1.0“ in der Meta Model API und im Coding-Tool Muse Code. Die Preise liegen bei 0,10 Dollar pro Million Input-Tokens, 0,004 Dollar für zwischengespeicherte Eingaben und 0,50 Dollar für Ausgaben. Das im Oktober veröffentlichte, höherwertige Muse Wonder kostete bei der Eingabe 4 Dollar.
Für Agenten gebaut
Muse Ember bietet ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und bis zu 512.000 Tokens Ausgabe, sodass eine ganze Codebasis oder Dokumentensammlung in einem Aufruf Platz findet. Die Responses API wird unterstützt. Das Modell versteht Text, Bilder, Audio und Video direkt. Agenten können Screenshots, Diagramme und gescannte Unterlagen lesen oder mit Sprachnotizen, Meeting-Aufzeichnungen und Videos arbeiten, ohne ein zweites Modell einzusetzen. Auch die direkte Bedienung eines Computers anhand von Screenshots ist möglich.
Meta denkt an komplette Arbeitsabläufe: Datensätze abrufen, Tools nacheinander aufrufen und Systeme über mehrere Apps hinweg aktualisieren. Beim Programmieren eignet sich Ember für die hunderten Dateizugriffe, Testläufe und gezielten Korrekturen, die ein Agent in einem Auftrag ausführt. Bei den schwierigsten Problemen soll es mit Muse Wonder zusammenarbeiten: „Wonder plant, Ember erledigt die Menge.“ Ember ist zudem das erste Modell, das mit Muse Wonder Full trainiert wurde. Mit Muse Spark für Coding und Agenten gibt es nun drei Stufen.
Kostenvergleich und Sicherheitstests
Laut Meta liefert Ember im Gesamtindex von Artificial Analysis im Verhältnis zu den Kosten pro Aufgabe in jeder Reasoning-Einstellung mehr Leistung pro Dollar als Claude Haiku 5.5 und GPT-6 Luna. Haikus Höchstwert erreiche es mit etwa einem Drittel der Kosten, Luna schlage es in allen Einstellungen. Die Kosten pro Aufgabe betragen rund 0,14 Dollar, berechnet auf Basis der Listenpreise.
Meta argumentiert, dass „persönliche Superintelligenz“ für alle Spitzenleistung zu skalierbaren Preisen erfordere, und trainiert nach eigenen Angaben noch effizientere Modelle.
Vor der Veröffentlichung bewertete Meta chemische und biologische Risiken, Cybersicherheit und Kontrollverlust nach eigenem Rahmenwerk; alle blieben unter der Schwelle für hohes Risiko. Geprüft wurde auch das Agentenverhalten, etwa ob das Modell in Webseiten oder Dokumenten versteckten Anweisungen folgt und vor folgenreichen Aktionen menschliche Entscheidungen einholt.
Apps, die sich lohnen
SUMO: das ZahlenrätselTippe die richtigen Felder, addiere, triff das Ziel. Leicht zu lernen, schwer zu meistern. Kostenlos, für jedes Alter.
Dialo: Sprachen lernen durch SprechenSprich mit einem KI-Gesprächspartner; jeder Satz kommt korrigiert und in deiner Sprache erklärt zurück. 9 Sprachen, A1 bis C2.
ediviewer: EDI-Dateien wie Dokumente lesenEDIFACT- und X12-Nachrichten öffnen, jedes Segment verständlich erklärt, in JSON/XML umwandeln, als PDF und Excel exportieren. Läuft lokal, kein Upload.
giftdetect: das passende Geschenk in MinutenWähle, für wen es ist, den Anlass und die Persönlichkeit. Die Suchmaschine liest Produktbeschreibungen lokaler Shops und sortiert, was passt. Kostenlos, ohne Anmeldung.
Mehr von diesem Tag
Alle anzeigen →
Sharefull: Datenleck bei Jobapp betrifft bis zu 7,5 Millionen Konten
T-Bank: Messenger Time erhält KI-Assistent und MCP-Server
Russland droht Rechenzentren mit Zwangsverwaltung ohne 10-%-Reserve
