メタは2026年11月9日、同社で最も小型で効率的なAIモデル「Muse Ember」を発表した。ツール呼び出しやコーディングの補助作業、振り分け、情報抽出、長い文書の解析など、AIエージェントが一日中繰り返す処理向けで、同日からMeta Model APIとMuse Codeで「muse-ember-1.0」として提供を始めた。
料金は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力0.50ドル。コンテキストは100万トークン、出力は最大51万2000トークンで、テキスト・画像・音声・動画を扱える。同社は、Artificial Analysisの指標でClaude Haiku 5.5の最高スコアに約3分の1のコストで並び、GPT-6 Lunaの全設定を上回ったとしている。上位モデル「Muse Spark 1.3」とは指数が36対37とほぼ並ぶ一方、1タスクあたりのコストは0.14ドル対2.39ドルで、価格も入力・出力とも大幅に安い。
業務フロー評価のAutomationBench-AAは37.8%(Haiku 5.5は13.9%、GPT-6 Lunaは20.2%)だった。一方、FrontierCode 2.0-AAはHaiku 5.5の34.9%に対し27.2%だった。Meta Superintelligence Scaling Frameworkに基づく評価では、化学・生物、サイバー、制御喪失の各リスクは高リスクの基準を下回ったという。Muse Wonder Fullを使って訓練した初のモデルで、Google CloudとOracle Cloudでも利用できる。
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