IA10 nov 2026, 14:33 UTC·2 min de lectura

Meta lanza Muse Ember, su modelo de IA más pequeño, a 0,10 dólares por millón de tokens

Meta presenta Muse Ember, su modelo de IA más pequeño y eficiente, pensado para agentes y con un precio de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada.

Imagen: BRIDGE

Meta presentó este lunes Muse Ember, que describe como su modelo de IA más pequeño y eficiente. Está diseñado para las tareas que los agentes de IA repiten durante todo el día: llamadas a herramientas, pequeñas tareas de programación, derivación de procesos, extracción de información y lectura de documentos largos.

El modelo ya está disponible como «muse-ember-1.0» en la Meta Model API y en la herramienta de programación Muse Code. Los precios son de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada, 0,004 dólares por entrada en caché y 0,50 dólares por salida. El modelo superior Muse Wonder, lanzado en octubre, cobraba 4 dólares por la entrada.

Pensado para agentes

Muse Ember ofrece un contexto de 1 millón de tokens y hasta 512.000 tokens de salida, suficiente para cargar un código completo o un conjunto de documentos en una sola llamada. También es compatible con la Responses API. El modelo entiende de forma nativa texto, imágenes, audio y vídeo, de modo que un agente puede leer capturas de pantalla, gráficos y documentos escaneados, o trabajar con notas de voz, grabaciones de reuniones y vídeos, sin otro modelo. Además, puede manejar un ordenador a partir de capturas de pantalla.

Meta contempla flujos de trabajo completos: extraer registros, llamar a herramientas en secuencia y actualizar sistemas en varias aplicaciones. En programación, encaja con las cientos de lecturas de archivos, ejecuciones de pruebas y correcciones puntuales que un agente hace en una sola tarea. Para los problemas más difíciles, propone combinarlo con Muse Wonder: «Wonder planifica, Ember aporta el volumen». Ember es además el primer modelo entrenado con Muse Wonder Full, la versión superior de Wonder. Con Muse Spark, orientado a código y agentes, la oferta suma tres niveles.

Costes y pruebas de seguridad

Según Meta, en el índice global de Artificial Analysis frente al coste por tarea, Ember rinde más por dólar que Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna en cualquier ajuste de razonamiento. Alcanzaría la puntuación máxima de Haiku con cerca de un tercio del coste y superaría a Luna en todos los ajustes. El coste por tarea ronda los 0,14 dólares, estimado con precios de lista.

Meta sostiene que llevar la «superinteligencia personal» a todos exige capacidad de vanguardia a un precio que escale, y afirma que entrena modelos aún más eficientes.

Antes del lanzamiento evaluó con su propio marco los riesgos químicos y biológicos, de ciberseguridad y de pérdida de control; todos quedaron por debajo del umbral de alto riesgo. También comprobó el comportamiento de los agentes, por ejemplo si siguen instrucciones ocultas en páginas web o documentos y si piden criterio humano antes de acciones de gran impacto.