Scale AI lança modelo Muse Ember com foco em eficiência e redução de custos
O novo modelo Muse Ember promete alta performance em tarefas jurídicas com custo de processamento a partir de US$ 0,10 por milhão de tokens.
Pontos principais
- O Muse Ember foi posicionado na fronteira de eficiência com desempenho superior ao modelo Luna.
- O custo por tarefa é três vezes menor que o do modelo Haiku.
- A ferramenta é voltada para a redução de erros em documentos jurídicos.
- O preço do serviço varia entre US$ 0,10 e US$ 0,50 por milhão de tokens.
A Scale AI anunciou o lançamento do Muse Ember, seu novo modelo de inteligência artificial focado em eficiência operacional. Segundo Alexandr Wang, o sistema oferece um custo por tarefa três vezes menor que o modelo Haiku, mantendo um desempenho superior ao do modelo Luna. A tecnologia é voltada especificamente para a redução de erros em documentos jurídicos, prometendo gerar economias significativas em processos administrativos para empresas.
O modelo se destaca pela precificação agressiva, com custos de processamento que variam de US$ 0,10 a US$ 0,50 por milhão de tokens. Com essa estrutura, a Scale AI busca posicionar o Muse Ember como uma solução viável para organizações que buscam otimizar fluxos de trabalho complexos sem elevar os gastos com infraestrutura de IA.
Fontes primárias
Post de Mark Zuckerberg no X — lançamento do Muse Ember
Mark Zuckerberg anuncia que o Muse Ember sai hoje, 'nosso menor modelo', que entrega maior inteligência por dólar que outros da sua classe. Feito para o trabalho com muitos tokens que agentes repetem o dia todo: chamadas de ferramentas, subtarefas de código, roteamento, extração e análise de documentos longos. Disponível hoje na Meta Model API e no Muse Code.
Post da Meta AI no X — apresentação do Muse Ember
A Meta AI apresenta o Muse Ember, 'nosso modelo menor e mais eficiente', feito para execução de raciocínio complexo e trabalho cotidiano com agentes. Segundo o post, o modelo conduz fluxos de trabalho entre apps, encadeia chamadas de ferramentas, roda testes e faz correções pontuais de código. Tem janela de contexto de 1M de tokens e entende nativamente texto, imagens, áudio e vídeo, para trabalhar com grandes conjuntos de documentos e entradas variadas.
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