Ảnh chụp hiển thị trang chính thức vào ngày chụp và có thể khác với thời điểm xuất bản bài viết. Chọn ảnh để phóng to.
Ngày 9/11/2026, Meta đã ra mắt mô hình AI "Muse Ember". Đây là mô hình nhỏ nhất và hiệu quả nhất trong dòng Muse. Mô hình được xây dựng cho những việc mà tác tử AI lặp lại nhiều lần mỗi ngày, chẳng hạn gọi công cụ bên ngoài, các việc lập trình nhỏ, phân chia công việc, trích xuất thông tin và đọc tài liệu dài.
Vai trò trong dòng Muse
Meta hướng dẫn chọn các mô hình Muse như sau.
- Muse Wonder: dành cho những bài toán khó nhất
- Muse Spark: dành cho lập trình và công việc của tác tử
- Muse Ember: dành cho các tác vụ cố định cần xử lý với số lượng lớn
Với những việc khó, Meta khuyến nghị kết hợp để Muse Wonder lập kế hoạch, còn Muse Ember đảm nhận khối lượng lớn công việc thực tế. Muse Ember là mô hình đầu tiên được huấn luyện bằng Muse Wonder Full, mô hình cấp cao hơn. Ngoài văn bản, mô hình còn hiểu được hình ảnh, âm thanh và video.
Hiệu năng và giá
Trong các bài đánh giá Meta công bố, Muse Ember vượt "Claude Haiku 5.5" của Anthropic và "GPT-6 Luna" của OpenAI, hai mô hình cùng phân khúc nhỏ, ở nhiều hạng mục (đều với thiết lập suy luận ở mức tối đa, theo thứ tự Ember / Haiku 5.5 / GPT-6 Luna).
- Tự động hóa công việc (AutomationBench): 37,8 / 13,9 / 20,2
- Thao tác máy tính (OSWorld 2.1, có tính điểm từng phần): 69,5 / 68,9 / 50,5
- Chỉ số tổng hợp về tác tử lập trình (Coding Agent Index): 46 / 37 / 31
Trong chỉ số tổng hợp của tổ chức độc lập Artificial Analysis, Muse Ember đạt 36, bằng Haiku 5.5. Ngược lại, ở bài lập trình khó (FrontierCode 2.0), Muse Ember đạt 27,2, thấp hơn mức 34,9 của Haiku 5.5. Meta cho biết Muse Ember ngang với kết quả tốt nhất của Haiku 5.5 với chi phí chỉ khoảng 1/3.
Với đầu vào đến 200.000 token, giá là 0,10 USD cho đầu vào và 0,50 USD cho đầu ra trên mỗi 1 triệu token. Với đầu vào dài hơn mức đó, giá là 0,30 USD cho đầu vào và 1,50 USD cho đầu ra. So với Muse Spark 1.3 cấp cao hơn (đầu vào 1,25 USD, đầu ra 4,25 USD), giá đầu vào chỉ khoảng 1/12. Lượng văn bản có thể xử lý trong một lần (ngữ cảnh) là 1 triệu token, mỗi lần xuất tối đa 512.000 token.
Dùng ở đâu
Muse Ember có thể dùng qua API "Meta Model API" của Meta và công cụ phát triển "Muse Code" với tên mô hình "muse-ember-1.0". Bên cạnh đó, Muse Ember, Muse Spark và Muse Wonder cũng đã dùng được qua Google Cloud và Oracle Cloud. Thông báo của Meta không nói sẽ phát hành dưới dạng trọng số mở (open weight, ai cũng tải về được). Meta cũng chưa cho biết mô hình có dùng được trong ứng dụng Muse dành cho người dùng hay không.
Góc nhìn của ban biên tập CoAI
Với tác tử AI, đằng sau một yêu cầu có thể là hàng chục đến hàng trăm lần gọi mô hình, nên các mô hình nhỏ, rẻ và nhanh ngày càng quan trọng. Muse Ember được thiết kế cho cách xây dựng tác tử hiện nay, vốn dựa trên việc phân công để mô hình cao cấp nhất lập kế hoạch và mô hình nhỏ thực hiện công việc.
Tuy vậy, nhiều kết quả đánh giá được công bố là do chính Meta hoặc các tổ chức đánh giá đo, trong đó có cả đánh giá nội bộ của Meta. Nếu đang cân nhắc chuyển từ Haiku 5.5 hay mô hình khác, cách chắc chắn nhất là so sánh độ chính xác và chi phí trên công việc thực tế của mình trước khi quyết định.
