Meta представила Muse Ember — самую малую ИИ-модель за $0,10

Возможности

Длина контекста — 1 млн токенов, максимальный вывод — 512 тысяч токенов, поэтому кодовую базу или набор документов можно загрузить одним вызовом. Поддерживается Responses API. Модель напрямую понимает текст, изображения, аудио и видео, так что агент без отдельной модели читает скриншоты, графики и сканы, работает с голосовыми заметками, записями встреч и видео. Он также может управлять компьютером, глядя на скриншоты.

Meta предполагает и сквозные рабочие сценарии: получить записи, последовательно вызвать инструменты и обновить системы в нескольких приложениях. В программировании модель подходит для сотен чтений файлов, запусков тестов и точечных правок за одну задачу.

Место в линейке

Для самых сложных задач Ember предлагается сочетать с Muse Wonder по схеме «Wonder планирует, Ember выполняет объём». Это также первая модель, обученная с помощью Muse Wonder Full — расширенной версии Wonder. Теперь у Meta есть Muse Wonder для сложнейших задач, Muse Spark для кодинга и агентов и Ember для массовых повторяющихся операций.

По данным Meta, в сопоставлении общего индекса Artificial Analysis и стоимости задачи Ember при любых настройках рассуждения даёт больше производительности на доллар, чем Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna. Максимального результата Haiku он достигает примерно за треть стоимости, а Luna опережает при всех настройках. Стоимость задачи — около $0,14, расчёт Ember сделан по объявленным ценам.

Перед выпуском компания оценила по собственной методике риски в области химии и биологии, кибербезопасности и потери контроля: все они оказались ниже порога высокого риска. Проверялось и поведение при работе от имени пользователя — в том числе устойчивость к инструкциям, спрятанным на веб-страницах и в документах, и запрос решения у человека перед значимыми действиями. Meta сообщает, что обучает ещё более эффективные модели.