Meta presenta Muse Ember, su modelo de IA más pequeño para agentes
Meta Superintelligence Labs presenta Muse Ember, su modelo más pequeño, pensado para las tareas repetitivas de los agentes de IA desde 0,10 dólares por millón de tokens.
SUMO· el puzle de números
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giftdetect· el regalo adecuado en minutosMeta Superintelligence Labs ha presentado Muse Ember, el modelo más pequeño de la compañía hasta la fecha. Está pensado para las operaciones que los agentes de IA repiten una y otra vez dentro de un flujo de trabajo: obtener registros de una base de datos, clasificar solicitudes de clientes, extraer datos concretos de documentos largos y completar pequeñas tareas de programación. Los desarrolladores pueden usarlo a través de Meta Model API y Muse Code.
El modelo grande planifica, Ember ejecuta
Según Meta, Ember puede combinarse con modelos mayores como Muse Wonder o Muse Spark. En un sistema de atención al cliente, por ejemplo, Muse Wonder podría definir en qué condiciones se aprueban los reembolsos. Ember aplicaría esas reglas a miles de solicitudes, revisaría los pedidos y derivaría al equipo correspondiente los casos que requieran revisión humana. Cuando cada solicitud implica varias operaciones, una pequeña diferencia de coste por llamada acaba afectando a la factura total.
Ember admite texto, imágenes, audio, vídeo y PDF como entrada y genera texto. Así, un agente puede extraer la fecha de pago de una factura escaneada o listar las tareas de una grabación de reunión sin otro modelo. Su ventana de contexto, de aproximadamente 1 millón de tokens, permite analizar en una sola petición una gran colección de documentos o el código de un proyecto, aunque cada respuesta se limita a unos 524.000 tokens.
Precios y pruebas
Para peticiones de hasta 200.000 tokens de entrada, Meta cobra 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,50 dólares por millón de tokens de salida. Por encima de ese umbral, los precios suben a 0,30 y 1,50 dólares. En una comparación basada en datos de Artificial Analysis, el coste por tarea de Ember fue de 0,14 dólares, frente a 2,39 dólares de Muse Spark 1.3, con 36 y 37 puntos en el mismo índice general.
Los resultados dependen de la tarea. En AutomationBench-AA, que mide procesos de varios pasos, Ember alcanzó el 37,8 %, por delante de GPT-6 Luna de OpenAI (20,2 %) y Claude Haiku 5.5 de Anthropic (13,9 %). En FrontierCode 2.0-AA, que evalúa si los cambios de código pueden integrarse en un proyecto, Claude Haiku 5.5 obtuvo un 34,9 % frente al 27,2 % de Ember.
Ember es el cuarto modelo de la familia Muse, tras Muse Spark en abril, Muse Glimmer en agosto y Muse Wonder en octubre. Según Meta, es el primero entrenado con el modelo mayor Muse Wonder Full.
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