Meta lanza Muse Ember, un modelo de IA económico para agentes
Meta Superintelligence Lab presenta Muse Ember, su modelo más ligero, a 10 centavos por millón de tokens de entrada y pensado para agentes de alto volumen.

Meta Superintelligence Lab lanzó el lunes Muse Ember, el modelo de IA más ligero y eficiente en costos que ha sacado el laboratorio hasta ahora. Según Meta, está diseñado para «la ejecución de razonamiento complejo y el trabajo que los agentes repiten todo el día»: llamadas a herramientas, subtareas de programación, enrutamiento, extracción y análisis de documentos largos.
El precio es el gran argumento. Con 10 centavos por millón de tokens de entrada, Ember resulta mucho más barato que rivales de frontera como Haiku de Anthropic y Luna de OpenAI, según Meta. También compite en costo con alternativas de código abierto como DeepSeek V4.1 Flash y GLM 5.3 Flash. La compañía subraya el costo por tarea y se apoya en la puntuación compuesta de Artificial Analysis para sostener que Ember es más barato y más inteligente que Haiku y Luna.
Pensado para trabajar con un modelo mayor
Ember está diseñado para emparejarse con un modelo más grande, como Muse Wonder, dentro de un entorno de agentes. En un agente de atención al cliente, por ejemplo, un modelo pesado definiría las reglas para tratar un problema y uno más ligero las aplicaría a decenas de miles de casos. En palabras de Meta: «Muse Wonder planifica, Muse Ember se encarga del volumen».
Para ese volumen, Meta entrenó a Ember con texto, imágenes y audio. La empresa asegura que los agentes pueden leer capturas de pantalla, gráficos y documentos escaneados, o trabajar con notas de voz, grabaciones de reuniones y video, sin un modelo aparte.
Cuarto modelo de la familia Muse
Ember es el cuarto modelo de la marca Muse, tras Spark, de peso medio, en abril; su gemelo de código abierto Glimmer, en agosto; y el modelo de frontera Wonder, en octubre. El producto de consumo estrella, Muse Agent, salió en septiembre con un éxito inesperado, y funciones nuevas como Spaces y el chat de video llegaron a comienzos de este mes.
Para quienes desarrollan agentes, la propuesta es un caballito de batalla barato para tareas repetitivas, bajo un planificador más capaz, que reduce la factura a gran escala.
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