Tangkapan layar menampilkan halaman resmi pada tanggal pengambilan dan mungkin berbeda dari saat artikel diterbitkan. Pilih gambar untuk memperbesar.
Pada 9 November 2026, Meta merilis model AI "Muse Ember". Ini adalah model paling kecil dan paling efisien di seri Muse. Model ini dibuat untuk pekerjaan yang diulang agen AI berkali-kali dalam sehari, misalnya memanggil alat eksternal, tugas pemrograman kecil, membagi pekerjaan, mengekstrak informasi, dan membaca dokumen panjang.
Perannya di seri Muse
Meta menjelaskan pembagian peran model Muse sebagai berikut.
- Muse Wonder: untuk masalah yang paling sulit
- Muse Spark: untuk pemrograman dan pekerjaan agen
- Muse Ember: untuk menangani tugas yang sudah jelas dalam jumlah besar
Untuk pekerjaan yang sulit, Meta menyarankan kombinasi di mana Muse Wonder menyusun rencana dan Muse Ember mengerjakan banyak tugas nyata. Muse Ember adalah model pertama yang dilatih dengan memanfaatkan Muse Wonder Full, model yang lebih tinggi. Selain teks, model ini juga bisa memahami gambar, audio, dan video.
Performa dan harga
Dalam evaluasi yang dipublikasikan Meta, Muse Ember mengungguli model kelas kecil yang setara, yaitu "Claude Haiku 5.5" dari Anthropic dan "GPT-6 Luna" dari OpenAI, di banyak aspek (semuanya dengan pengaturan penalaran maksimum; urutan Ember/Haiku 5.5/GPT-6 Luna).
- Otomatisasi pekerjaan (AutomationBench): 37,8/13,9/20,2
- Pengoperasian komputer (OSWorld 2.1, dengan nilai parsial): 69,5/68,9/50,5
- Indeks keseluruhan agen pemrograman (Coding Agent Index): 46/37/31
Pada indeks keseluruhan dari lembaga independen Artificial Analysis, skornya 36, sama dengan Haiku 5.5. Di sisi lain, pada soal pemrograman yang sulit (FrontierCode 2.0), skornya 27,2, di bawah Haiku 5.5 yang mencatat 34,9. Meta menyatakan bahwa Muse Ember bisa menyamai hasil terbaik Haiku 5.5 dengan biaya sekitar sepertiganya.
Harganya, untuk input hingga 200.000 token, adalah 0,10 dolar AS untuk input dan 0,50 dolar AS untuk output per 1 juta token. Untuk input yang lebih panjang dari itu, harganya menjadi 0,30 dolar AS untuk input dan 1,50 dolar AS untuk output. Dibandingkan Muse Spark 1.3 di atasnya (input 1,25 dolar AS, output 4,25 dolar AS), harga input-nya sekitar 1/12. Jumlah teks yang bisa ditangani sekaligus (konteks) adalah 1 juta token, dan satu kali output maksimal 512.000 token.
Tempat untuk memakainya
Muse Ember bisa dipakai di API Meta, "Meta Model API", dan alat pengembangan "Muse Code" dengan nama model "muse-ember-1.0". Selain itu, Muse Ember, Muse Spark, dan Muse Wonder kini juga bisa dipakai dari Google Cloud dan Oracle Cloud. Pengumuman Meta tidak menyebutkan bahwa model ini akan dirilis sebagai open weight (bobot terbuka) yang bisa diunduh siapa saja. Pengumuman itu juga tidak menjelaskan apakah model ini bisa dipakai di aplikasi Muse untuk pengguna umum.
Pandangan Redaksi CoAI
Pada agen AI, di balik satu permintaan bisa terjadi puluhan hingga ratusan kali pemanggilan model, sehingga model kecil yang murah dan cepat makin penting. Muse Ember adalah model yang disesuaikan dengan cara membangun agen saat ini, yaitu pembagian tugas di mana model teratas menyusun rencana dan model kecil mengerjakannya.
Namun, sebagian besar evaluasi yang dipublikasikan diukur oleh Meta sendiri atau lembaga evaluasi, termasuk evaluasi internal Meta. Jika Anda mempertimbangkan beralih dari Haiku 5.5 atau model lain, cara paling aman adalah membandingkan akurasi dan biayanya pada pekerjaan Anda sendiri sebelum memutuskan.
