Meta、最小・最安のAIモデル「Muse Ember」公開 入力0.10ドル
Metaが最も小さく効率の高いAIモデル「Muse Ember」を発表した。AIエージェントの大量作業向けで、API料金は入力100万トークンあたり0.10ドル。
Metaは現地時間9日、同社で最も小さく効率の高いAIモデル「Muse Ember」を発表した。ツール呼び出し、小さなコーディング作業、処理の振り分け、情報抽出、長文書の読み取りなど、AIエージェントが1日中繰り返す作業を想定している。
同日から、開発者向けの「Meta Model API」とコーディングツール「Muse Code」で「muse-ember-1.0」として利用できる。料金は100万トークンあたり入力0.10ドル、キャッシュ入力0.004ドル、出力0.50ドル。10月公開の上位モデル「Muse Wonder」は入力4ドルだった。
機能と位置づけ
コンテキスト長は100万トークン、最大出力は51万2,000トークンで、コードベースや文書一式を1回の呼び出しで読み込める。Responses APIにも対応する。テキスト、画像、音声、動画を直接理解し、スクリーンショットを見ながらコンピューターを操作することも可能だ。
最難関の課題ではMuse Wonderと組み合わせ、「Wonderが計画し、Emberが量をこなす」使い方を描く。EmberはWonderの上位版「Muse Wonder Full」で学習した最初のモデルで、Metaは最難関向けのWonder、コーディングとエージェント向けの「Muse Spark」、大量反復向けのEmberという構成になった。
コスト性能と安全性評価
Metaによると、Artificial Analysisの総合指標と1タスクあたりのコストで比べると、全推論設定で「Claude Haiku 5.5」「GPT-6 Luna」より1ドルあたりの性能が高い。Haikuの最高点と同水準に約3分の1のコストで届き、Lunaには全設定で勝った。1タスクあたりは約0.14ドルで、提示価格での見積もりだ。
公開前には化学・生物、サイバーセキュリティ、制御喪失のリスクを自社の枠組みで評価し、いずれも高リスクの基準を下回った。Webページや文書に隠された指示に従わないか、影響の大きい操作の前に人の判断を求めるかも確認した。さらに効率の高いモデルも学習中という。
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