Le schermate mostrano le pagine ufficiali alla data indicata e possono differire da quelle alla pubblicazione. Seleziona un’immagine per ingrandirla.
Il 9 novembre 2026 Meta ha lanciato il modello di IA Muse Ember. È il modello più piccolo ed efficiente della serie Muse. È stato progettato per i compiti che gli agenti di IA ripetono molte volte al giorno, come chiamare strumenti esterni, svolgere piccoli compiti di programmazione, smistare il lavoro, estrarre informazioni e leggere documenti lunghi.
Il suo ruolo nella serie Muse
Meta spiega che i modelli Muse vanno usati in questo modo:
- Muse Wonder: per i problemi più difficili
- Muse Spark: per la programmazione e i compiti degli agenti
- Muse Ember: per svolgere in grandi volumi compiti già definiti
Per il lavoro difficile, l'azienda consiglia una combinazione in cui Muse Wonder fa il piano e Muse Ember si occupa della grande mole di lavoro pratico. Muse Ember è il primo modello addestrato con l'aiuto di Muse Wonder Full, un modello di fascia superiore. Oltre al testo, comprende immagini, audio e video.
Prestazioni e prezzi
Nelle valutazioni pubblicate da Meta, Muse Ember ha superato in molte voci Claude Haiku 5.5 di Anthropic e GPT-6 Luna di OpenAI, due modelli della stessa fascia di dimensioni ridotte (sempre con l'impostazione di ragionamento al massimo, nell'ordine Ember / Haiku 5.5 / GPT-6 Luna).
- Automazione del lavoro (AutomationBench): 37,8 / 13,9 / 20,2
- Uso del computer (OSWorld 2.1, con punteggio parziale): 69,5 / 68,9 / 50,5
- Indice complessivo degli agenti di programmazione (Coding Agent Index): 46 / 37 / 31
Nell'indice complessivo dell'ente indipendente Artificial Analysis ha ottenuto 36, come Haiku 5.5. Nei problemi di programmazione difficili (FrontierCode 2.0), invece, ha ottenuto 27,2, sotto il 34,9 di Haiku 5.5. Meta afferma che eguaglia i migliori risultati di Haiku 5.5 a circa un terzo del costo.
Il prezzo, per input fino a 200.000 token, è di 0,10 dollari per milione di token in input e 0,50 dollari per milione di token in output. Per input più lunghi sale a 0,30 dollari in input e 1,50 dollari in output. Rispetto a Muse Spark 1.3, un modello di fascia superiore (1,25 dollari in input e 4,25 dollari in output), l'input costa circa 12 volte meno. La quantità di testo che può gestire in una volta (il contesto) è di 1 milione di token, e ogni risposta può arrivare a 512.000 token.
Dove si può usare
Muse Ember è disponibile su Meta Model API, l'API di Meta, e su Muse Code, il suo strumento di sviluppo, con il nome di modello muse-ember-1.0. Inoltre Muse Ember, Muse Spark e Muse Wonder si possono ora usare anche da Google Cloud e Oracle Cloud. L'annuncio di Meta non dice che il modello sarà pubblicato a pesi aperti, scaricabile da chiunque. Non chiarisce nemmeno se sarà disponibile nell'app Muse per gli utenti.
Il punto di vista di CoAI
Negli agenti di IA, dietro una sola richiesta possono esserci decine o centinaia di chiamate al modello, e per questo i modelli piccoli, economici e veloci stanno diventando sempre più importanti. Muse Ember si adatta al modo in cui oggi si costruiscono gli agenti, dividendo il lavoro tra un modello di punta che pianifica e un modello piccolo che esegue.
Molte delle valutazioni pubblicate, però, sono misurazioni della stessa Meta o di enti di valutazione, e includono test interni di Meta. Chi pensa di passare da Haiku 5.5 o da un altro modello farebbe bene a confrontare precisione e costi sui propri compiti prima di decidere.
