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Em 9 de novembro de 2026, a Meta lançou o modelo de IA Muse Ember. É o modelo menor e mais eficiente da série Muse. Ele foi criado para as tarefas que os agentes de IA repetem muitas vezes ao dia, como chamar ferramentas externas, fazer pequenas tarefas de programação, distribuir trabalho, extrair informações e ler documentos longos.
O papel dele na série Muse
A Meta explica que os modelos Muse devem ser usados assim:
- Muse Wonder: para os problemas mais difíceis
- Muse Spark: para programação e tarefas de agentes
- Muse Ember: para executar em grande volume tarefas já definidas
Em trabalhos difíceis, a empresa recomenda uma combinação em que o Muse Wonder faz o planejamento e o Muse Ember cuida do grande volume de trabalho prático. O Muse Ember é o primeiro modelo treinado com o Muse Wonder Full, um modelo superior. Além de texto, ele entende imagens, áudio e vídeo.
Desempenho e preço
Nas avaliações divulgadas pela Meta, o Muse Ember superou em vários itens o Claude Haiku 5.5, da Anthropic, e o GPT-6 Luna, da OpenAI, dois modelos da mesma categoria de porte pequeno (todos com a configuração de raciocínio no máximo, na ordem Ember / Haiku 5.5 / GPT-6 Luna).
- Automação de tarefas (AutomationBench): 37,8 / 13,9 / 20,2
- Uso do computador (OSWorld 2.1, com pontuação parcial): 69,5 / 68,9 / 50,5
- Índice geral de agentes de programação (Coding Agent Index): 46 / 37 / 31
No índice geral da organização independente Artificial Analysis, marcou 36, o mesmo que o Haiku 5.5. Por outro lado, em problemas difíceis de programação (FrontierCode 2.0), ele marcou 27,2, abaixo dos 34,9 do Haiku 5.5. A Meta diz que o modelo alcança os melhores resultados do Haiku 5.5 com cerca de um terço do custo.
O preço, para entradas de até 200 mil tokens, é de US$ 0,10 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por 1 milhão de tokens de saída. Para entradas mais longas, passa para US$ 0,30 na entrada e US$ 1,50 na saída. Em comparação com o Muse Spark 1.3, um modelo superior (US$ 1,25 na entrada e US$ 4,25 na saída), a entrada custa cerca de 12 vezes menos. A quantidade de texto que ele consegue processar de uma vez (o contexto) é de 1 milhão de tokens, e cada resposta pode ter até 512 mil tokens.
Onde usar
O Muse Ember pode ser usado na Meta Model API, a API da Meta, e na ferramenta de desenvolvimento Muse Code, com o nome de modelo muse-ember-1.0. Além disso, o Muse Ember, o Muse Spark e o Muse Wonder passaram a estar disponíveis também pelo Google Cloud e pelo Oracle Cloud. O anúncio da Meta não diz que o modelo será lançado com pesos abertos que qualquer pessoa possa baixar. Também não informa se ele estará disponível no app Muse para usuários.
A visão do CoAI
Nos agentes de IA, um único pedido pode gerar, nos bastidores, dezenas ou centenas de chamadas ao modelo, e por isso modelos pequenos, baratos e rápidos estão ganhando importância. O Muse Ember se encaixa no jeito atual de construir agentes, em que um modelo de ponta planeja e um modelo pequeno executa.
Mas muitas das avaliações divulgadas são medições da própria Meta ou de organizações de avaliação, e incluem testes internos da Meta. Quem pensa em trocar o Haiku 5.5 ou outro modelo deve comparar a precisão e o custo nas próprias tarefas antes de decidir.
