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techcrunch.com.thenewstack.io+1.thenewstack.io.Meta Superintelligence Labs hat am Montag, den 9. November, Muse Ember veröffentlicht. Das Unternehmen bezeichnet es als sein bisher leichtestes und kosteneffizientestes KI-Modell. Laut TechCrunch ist es "für komplexe Schlussfolgerungen und die Arbeit konzipiert, die Agenten den ganzen Tag über wiederholen: Tool-Aufrufe, Coding-Teilaufgaben, Routing, Extraktion und das Parsen langer Dokumente." Die Einführung verschafft Meta einen direkten Konkurrenten zu Anthropics Claude Haiku 5.5 und OpenAIs GPT-6 Luna auf dem Markt für günstige Modelle mit hohem Volumen, die repetitive Aufgaben innerhalb von KI-Agentensystemen erledigen.techcrunch.com
Ember kostet 0,10 Dollar pro Million Input-Tokens, 0,004 Dollar pro Million gecachter Input-Tokens und 0,50 Dollar pro Million Output-Tokens. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und kann bis zu 512.000 Output-Tokens produzieren, berichtete The New Stack. Diese Input- und Output-Preise entsprechen dem, was Luna und Haiku für standardmäßige kurze Prompts verlangen. Metas Verkaufsargument beruht stattdessen auf den Kosten für die Erledigung einer Aufgabe. Bei maximaler Schlussfolgerungsleistung beziffert Meta Ember auf etwa 0,14 Dollar pro Aufgabe im Artificial Analysis Intelligence Index, verglichen mit 0,41 Dollar für Haiku und 0,15 Dollar für Luna. Auf diesem Index erreicht Ember 36 Punkte, genauso viel wie Haiku und über den 28 Punkten von Luna. TechCrunch merkte an, dass die Preise des Modells auch mit Open-Source-Rivalen wie DeepSeek V4.1 Flash und GLM 5.3 Flash konkurrenzfähig sind.thenewstack.io+1
Die Ergebnisse fielen nicht nur zu Embers Gunsten aus. Beim FrontierCode 2.0, der testet, ob ein Repository-Betreuer die Code-Änderungen eines Agenten zusammenführen würde, erzielte Ember 27,2 %, hinter Haiku mit 34,9 %. Beim OSWorld 2.1 Computer-Use-Benchmark erledigte es 33,8 % der Aufgaben direkt, verglichen mit 27,8 % für Haiku und 17 % für Luna.thenewstack.io
Ember ist dazu gedacht, innerhalb von Agentensystemen zusammen mit Metas größerem Muse Wonder zu arbeiten. In Metas Ankündigung, wie von TechCrunch zitiert, fasst das Unternehmen die Aufteilung so zusammen: "Muse Wonder plant, Muse Ember bewältigt das Volumen." Ember akzeptiert Text, Bilder, Audio und Video. Meta sagt, Agenten "können Screenshots, Diagramme und gescannte Dokumente lesen oder mit Sprachnotizen, Besprechungsaufzeichnungen und Videos arbeiten, ohne ein separates Modell." Es ist auch das erste Modell, das Meta unter Verwendung seines größeren Muse Wonder Full-Modells trainiert hat.techcrunch.com+1
Entwickler können das Modell in Muse Code und über die Meta Model API unter der ID muse-ember-1.0 nutzen. Wie bei Metas früheren Muse-Veröffentlichungen sind die Modellgewichte nicht öffentlich. Der Entwickler-Blog von Meta beschreibt Ember als ein Modell, das für "hochvolumige Ausführung und multimodale Inputs" gebaut wurde.thenewstack.io+1
Ember ist das vierte Modell unter der Marke Muse. Vor ihm kamen das mittelgewichtige Spark im April, sein Open-Source-Gegenstück Glimmer im August und das Spitzenmodell Wonder im Oktober. Metas Consumer-KI Muse Agent wurde im September gestartet, und neue Funktionen wie Spaces und Video-Chat wurden Anfang dieses Monats hinzugefügt.techcrunch.com