AI2026. 11. 11. 오후 12:47 UTC·2 분 소요

Meta, AI 에이전트용 최소형 모델 Muse Ember 공개

Meta Superintelligence Labs가 AI 에이전트의 반복 작업용 최소형 모델 Muse Ember를 공개했습니다. 입력 요금은 100만 토큰당 0.10달러부터입니다.

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

Meta Superintelligence Labs가 AI 에이전트가 워크플로 안에서 반복 수행하는 작업을 위한 모델 Muse Ember를 공개했습니다. Meta의 모델 중 가장 작은 Ember는 데이터베이스 레코드 조회, 고객 요청 분류, 긴 문서에서 특정 정보 추출, 소프트웨어 프로젝트의 소규모 코딩 작업에 초점을 맞췄습니다. 개발자는 Meta Model API와 Muse Code를 통해 사용할 수 있습니다.

계획은 큰 모델이, 반복은 Ember가

Meta는 Muse Ember를 Muse Wonder나 Muse Spark 같은 더 큰 모델과 함께 쓸 수 있다고 설명합니다. 예를 들어 고객 지원 시스템에서 Muse Wonder가 환불 승인 조건을 정하면, Muse Ember가 그 규칙을 수천 건의 요청에 적용하고 주문 기록을 확인하며, 사람의 검토가 필요한 건은 담당 팀으로 넘길 수 있습니다. 요청마다 여러 작업이 이뤄지면 모델 호출 1회의 작은 비용 차이도 전체 청구액에 영향을 줍니다.

입력은 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오, PDF를 받고 출력은 텍스트입니다. 덕분에 에이전트가 스캔한 청구서에서 결제일을 뽑거나 회의 녹음에서 액션 아이템을 정리할 때 별도 모델이 필요 없습니다. 컨텍스트 윈도는 약 100만 토큰으로, 한 번의 요청으로 방대한 문서 모음이나 코드베이스를 살펴볼 수 있습니다. 다만 한 번의 응답에서 생성할 수 있는 텍스트는 약 52만 4000토큰으로 제한됩니다.

요금과 벤치마크

입력 20만 토큰 이하 요청은 100만 입력 토큰당 0.10달러, 100만 출력 토큰당 0.50달러입니다. 이를 넘으면 각각 0.30달러와 1.50달러가 적용됩니다. Artificial Analysis 데이터를 근거로 한 Meta의 비교에서 작업당 비용은 Muse Ember 0.14달러, Muse Spark 1.3 2.39달러였고, 종합 성능 지수는 각각 36점과 37점이었습니다.

결과는 작업 유형에 따라 갈렸습니다. 다단계 업무를 측정하는 AutomationBench-AA에서 Muse Ember는 37.8%를 기록했고, OpenAI의 GPT-6 Luna는 20.2%, Anthropic의 Claude Haiku 5.5는 13.9%였습니다. 반면 코드 변경이 프로젝트에 반영할 수준인지 보는 FrontierCode 2.0-AA에서는 Claude Haiku 5.5가 34.9%로 Muse Ember의 27.2%를 앞섰습니다.

Muse Ember는 4월 Muse Spark, 8월 Muse Glimmer, 10월 Muse Wonder에 이은 Muse 시리즈의 네 번째 모델입니다. Meta에 따르면 더 큰 모델인 Muse Wonder Full로 훈련한 첫 모델입니다.