Meta представила Muse Ember — самую маленькую модель для ИИ-агентов

Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, а на выходе выдаёт текст. Агент может извлечь дату платежа из отсканированного счёта или составить список задач по записи совещания без отдельной модели. Контекстное окно — около 1 млн токенов, что позволяет за один запрос просмотреть большую коллекцию документов или кодовую базу проекта. Длина одного ответа ограничена примерно 524 тыс. токенов.

Цены и результаты тестов

Для запросов до 200 тыс. входных токенов Meta берёт 0,10 доллара за миллион входных и 0,50 доллара за миллион выходных токенов. Выше этого порога тарифы вырастают до 0,30 и 1,50 доллара. В сравнении на данных Artificial Analysis стоимость задачи для Ember составила 0,14 доллара, для Muse Spark 1.3 — 2,39 доллара, а в общем индексе производительности модели набрали 36 и 37 баллов соответственно.

Результаты зависят от типа задач. В AutomationBench-AA, оценивающем многошаговые рабочие процессы, Ember показала 37,8%, тогда как GPT-6 Luna от OpenAI — 20,2%, а Claude Haiku 5.5 от Anthropic — 13,9%. В FrontierCode 2.0-AA, где проверяется, пригодны ли изменения кода для включения в проект, Claude Haiku 5.5 набрала 34,9% и обошла Ember с результатом 27,2%.

Ember стала четвёртой моделью семейства Muse после апрельской Spark, августовской Glimmer и октябрьской Wonder. По данным Meta, это первая модель, обученная с использованием более крупной Muse Wonder Full.