El 9 de noviembre, Meta lanzó oficialmente el modelo de IA de alto rendimiento más pequeño y eficiente hasta la fecha: Muse Ember. Este modelo está diseñado específicamente para que los agentes de inteligencia artificial realicen las tareas rutinarias y complejas diariamente, incluyendo llamadas a herramientas, codificación básica, enrutamiento de solicitudes, extracción de datos y procesamiento de documentos largos.
En términos de rendimiento y costo fundamentales, Muse Ember muestra una fuerte competitividad en el mercado. Según los resultados del Índice de Inteligencia de Análisis Artificial, supera a Claude Haiku5.5 y GPT-6Luna en cada nivel de razonamiento.
En las pruebas de referencia de AII, Muse Ember obtuvo una puntuación de 36 puntos, similar a la del Muse Spark1.3 de mayor tamaño (37 puntos), pero el coste de procesamiento para una sola tarea se redujo a aproximadamente $0.14, mucho menor que los $2.39 del Muse Spark1.3. Sin embargo, en las pruebas reales de codificación de FrontierCode2.0-AA, Haiku obtuvo un rendimiento mejor, con un 34.9 %, mientras que Muse Ember tuvo un 27.2 %.
En cuanto a los modos multimodales y las especificaciones de entrada, el modelo soporta completamente el procesamiento de texto, imágenes, audio y video. La ventana de contexto única puede alcanzar hasta un millón de tokens. Actualmente, Muse Ember ya está disponible oficialmente a través de la Meta Model API y Muse Code. Los precios de los tokens de entrada y salida se fijan en 0.10 dólares por millón de tokens y 0.50 dólares por millón de tokens, respectivamente.
Este avance indica que la industria de la IA está pasando de buscar una gran escala de parámetros a mejorar la eficiencia de la inferencia. Los modelos especializados en agentes, ligeros y de alta eficiencia económica, podrían acelerar la implementación a gran escala de los agentes de IA en escenarios de negocio específicos.