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techcrunch.com.thenewstack.io+1.thenewstack.io.Meta Superintelligence Labs a lancé Muse Ember le lundi 9 novembre. L'entreprise le présente comme son modèle d'IA le plus léger et le plus rentable à ce jour. Selon TechCrunch, il est "conçu pour l'exécution de raisonnements complexes et le travail que les agents répètent toute la journée : appels d'outils, sous-tâches de codage, routage, extraction et analyse de longs documents". Ce lancement offre à Meta un rival direct pour Claude Haiku 5.5 d'Anthropic et GPT-6 Luna d'OpenAI sur le marché des modèles bon marché à haut volume qui effectuent des tâches répétitives au sein des systèmes d'agents IA.techcrunch.com
Ember coûte 0,10 $ par million de jetons d'entrée, 0,004 $ par million de jetons d'entrée mis en cache et 0,50 $ par million de jetons de sortie. Il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons et peut produire jusqu'à 512 000 jetons de sortie, rapporte The New Stack. Ces prix d'entrée et de sortie correspondent à ce que Luna et Haiku facturent pour des invites courtes standard. L'argument de vente de Meta repose plutôt sur le coût de réalisation d'une tâche. Au niveau de raisonnement maximal, Meta évalue Ember à environ 0,14 $ par tâche sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, contre 0,41 $ pour Haiku et 0,15 $ pour Luna. Sur cet indice, Ember obtient un score de 36, soit le même que Haiku et au-dessus des 28 de Luna. TechCrunch a noté que les prix du modèle sont également compétitifs face à des rivaux open source comme DeepSeek V4.1 Flash et GLM 5.3 Flash.thenewstack.io+1
Les résultats n'ont pas tous été en faveur d'Ember. Sur FrontierCode 2.0, qui teste si un mainteneur de dépôt fusionnerait les modifications de code d'un agent, Ember a obtenu 27,2 %, derrière Haiku avec 34,9 %. Sur le benchmark d'utilisation informatique OSWorld 2.1, il a terminé 33,8 % des tâches directement, contre 27,8 % pour Haiku et 17 % pour Luna.thenewstack.io
Ember est destiné à fonctionner au sein de systèmes d'agents aux côtés du modèle plus large de Meta, Muse Wonder. Dans l'annonce de Meta, citée par TechCrunch, l'entreprise résume la répartition ainsi : "Muse Wonder planifie, Muse Ember gère le volume". Ember accepte le texte, les images, l'audio et la vidéo. Meta affirme que les agents "peuvent lire des captures d'écran, des graphiques et des documents numérisés, ou travailler à partir de mémos vocaux, d'enregistrements de réunions et de vidéos sans modèle séparé". C'est également le premier modèle que Meta a entraîné en utilisant son modèle plus large, Muse Wonder Full.techcrunch.com+1
Les développeurs peuvent utiliser le modèle dans Muse Code et via l'API Meta Model sous l'identifiant muse-ember-1.0. Comme pour les précédentes versions de Muse de Meta, les poids du modèle ne sont pas publics. Le blog des développeurs de Meta décrit Ember comme étant conçu pour "l'exécution à haut volume et les entrées multimodales".thenewstack.io+1
Ember est le quatrième modèle sous la marque Muse. Avant lui sont arrivés le modèle de poids moyen Spark en avril, son homologue open source Glimmer en août et le modèle de pointe Wonder en octobre. L'agent grand public Muse Agent de Meta a été lancé en septembre, et de nouvelles fonctionnalités telles que Spaces et le chat vidéo ont été ajoutées plus tôt ce mois-ci.techcrunch.com