AI2026. 11. 10. 오후 2:33 UTC·2 분 소요

Meta, 가장 작은 AI 모델 'Muse Ember' 공개…입력 0.10달러

Meta가 가장 작고 효율적인 AI 모델 Muse Ember를 공개했습니다. 대량 에이전트 작업용이며 API 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러입니다.

이미지: BRIDGE

Meta는 현지시간 9일 자사에서 가장 작고 효율이 높은 AI 모델 'Muse Ember'를 발표했습니다. 도구 호출, 소규모 코딩 작업, 처리 분류, 정보 추출, 긴 문서 읽기 등 AI 에이전트가 하루 종일 반복하는 작업을 겨냥했습니다.

이날부터 개발자용 Meta Model API와 코딩 도구 Muse Code에서 'muse-ember-1.0'으로 사용할 수 있습니다. 가격은 100만 토큰당 입력 0.10달러, 캐시 입력 0.004달러, 출력 0.50달러입니다. 10월에 공개된 상위 모델 Muse Wonder의 입력 가격은 4달러였습니다.

기능과 위치

컨텍스트 길이는 100만 토큰, 최대 출력은 51만 2,000토큰으로, 코드베이스나 문서 묶음을 한 번의 호출로 읽을 수 있습니다. Responses API도 지원합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 그대로 이해해 별도 모델 없이 스크린샷과 차트, 스캔 문서, 회의 녹음을 다룰 수 있고, 스크린샷을 보며 컴퓨터를 직접 조작할 수도 있습니다.

가장 어려운 문제에서는 Muse Wonder와 함께 'Wonder가 계획하고 Ember가 물량을 소화하는' 방식을 제시합니다. Ember는 Wonder의 상위 버전인 Muse Wonder Full로 학습한 첫 모델입니다. 이로써 Meta는 최고난도용 Wonder, 코딩·에이전트용 Muse Spark, 대량 반복 작업용 Ember 라인업을 갖췄습니다.

비용 대비 성능과 안전성

Meta에 따르면 Artificial Analysis의 종합 지표와 작업당 비용을 비교할 때 모든 추론 설정에서 Claude Haiku 5.5와 GPT-6 Luna보다 달러당 성능이 높습니다. Haiku의 최고 점수와 같은 수준에 약 3분의 1 비용으로 도달했고, Luna는 모든 설정에서 앞섰습니다. 작업당 비용은 약 0.14달러로, 제시 가격 기준 추정치입니다.

출시 전에는 화학·생물, 사이버 보안, 통제 상실 위험을 자체 프레임워크로 평가했으며 모두 고위험 기준을 밑돌았습니다. 웹페이지나 문서에 숨은 지시를 따르지 않는지, 영향이 큰 작업 전에 사람의 판단을 구하는지도 점검했습니다. Meta는 더 효율적인 모델도 학습 중이라고 밝혔습니다.