AI11 नव॰ 2026, 12:47 pm UTC·2 मिनट में पढ़ें

Meta ने AI एजेंट्स के लिए पेश किया अपना सबसे छोटा मॉडल Muse Ember

Meta Superintelligence Labs ने AI एजेंट्स के दोहराए जाने वाले कामों के लिए Muse Ember जारी किया है। यह कंपनी का अब तक का सबसे छोटा मॉडल है और इनपुट की कीमत $0.10 प्रति मिलियन टोकन से शुरू होती है।

Abstract illustration of a compact AI model chip handling many repeated automated tasks in a workflow. — छवि: Webrazzi

Meta Superintelligence Labs ने Muse Ember मॉडल पेश किया है, जिसे AI एजेंट्स के वर्कफ़्लो में बार-बार होने वाले कामों के लिए बनाया गया है। यह Meta का अब तक का सबसे छोटा मॉडल है। इसका फ़ोकस डेटाबेस से रिकॉर्ड निकालने, ग्राहकों के अनुरोधों को वर्गीकृत करने, लंबे दस्तावेज़ों से ख़ास जानकारी निकालने और सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स के छोटे कोडिंग कार्य पूरे करने पर है। डेवलपर्स इसे Meta Model API और Muse Code के ज़रिए इस्तेमाल कर सकते हैं।

बड़ा मॉडल योजना बनाता है, Ember काम दोहराता है

Meta के अनुसार Muse Ember को Muse Wonder या Muse Spark जैसे बड़े मॉडलों के साथ चलाया जा सकता है। मिसाल के तौर पर, कस्टमर सपोर्ट सिस्टम में Muse Wonder तय कर सकता है कि रिफ़ंड किन शर्तों पर मंज़ूर होंगे। इसके बाद Muse Ember उन नियमों को हज़ारों अनुरोधों पर लागू कर सकता है, ऑर्डर रिकॉर्ड जाँच सकता है और जिन मामलों में इंसानी समीक्षा ज़रूरी हो, उन्हें संबंधित टीम तक भेज सकता है। हर अनुरोध में कई ऑपरेशन होने पर एक मॉडल कॉल की छोटी लागत भी कुल बिल पर असर डालती है।

मॉडल टेक्स्ट के साथ इमेज, ऑडियो, वीडियो और PDF इनपुट के रूप में लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी मदद से एजेंट स्कैन किए गए इनवॉइस से भुगतान की तारीख़ निकाल सकता है या मीटिंग रिकॉर्डिंग से एक्शन आइटम सूचीबद्ध कर सकता है, वह भी अलग मॉडल के बिना। लगभग 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो एक ही अनुरोध में बड़े दस्तावेज़ संग्रह या पूरे कोडबेस को जाँचने देती है। एक जवाब में अधिकतम आउटपुट लगभग 5,24,000 टोकन है।

कीमत और बेंचमार्क

200,000 इनपुट टोकन तक के अनुरोधों पर Meta प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.50 लेता है। इस सीमा से ऊपर ये दरें $0.30 और $1.50 हो जाती हैं। Artificial Analysis के आँकड़ों पर आधारित कंपनी की तुलना में टेस्ट के दौरान Muse Ember की प्रति कार्य लागत $0.14 रही, जबकि Muse Spark 1.3 की $2.39। सामान्य परफ़ॉर्मेंस इंडेक्स पर दोनों को क्रमशः 36 और 37 अंक मिले।

नतीजे कार्य के प्रकार पर निर्भर करते हैं। बहु-चरणीय प्रक्रियाओं को मापने वाले AutomationBench-AA में Muse Ember को 37.8% सफलता मिली, जबकि OpenAI के GPT-6 Luna को 20.2% और Anthropic के Claude Haiku 5.5 को 13.9%। वहीं FrontierCode 2.0-AA में Claude Haiku 5.5 ने 34.9% के साथ Muse Ember के 27.2% को पीछे छोड़ा।

Muse Ember, अप्रैल के Muse Spark, अगस्त के Muse Glimmer और अक्टूबर के Muse Wonder के बाद Muse परिवार का चौथा मॉडल है। Meta के मुताबिक यह बड़े मॉडल Muse Wonder Full की मदद से प्रशिक्षित पहला मॉडल है।