Meta lança Muse Ember, modelo de IA focado em baixo custo
A Meta lançou o Muse Ember, seu menor modelo, voltado a tarefas repetitivas de agentes, que a empresa diz entregar mais inteligência por dólar que o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna.
Pontos principais
- Segundo a Meta, iguala a maior pontuação do Claude Haiku 5.5 por cerca de um terço do custo e supera todas as configurações do GPT-6 Luna.
- No Artificial Analysis Intelligence Index, o Ember pontua 36, empatado com o Haiku 5.5 e acima dos 28 do GPT-6 Luna.
- No FrontierCode 2.0-AA, de engenharia de software, o Ember fica em 27,2%, contra 34,9% do Haiku 5.5.
- Custa cerca de US$ 0,14 por tarefa no índice da Artificial Analysis, contra US$ 2,39 do Muse Spark 1.3, outro modelo da Meta.
- Preço na Meta Model API: US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,004 em cache e US$ 0,50 de saída, para prompts de até 200 mil tokens; acima disso, US$ 0,30 e US$ 1,50.
- Janela de contexto de 1 milhão de tokens, até 512 mil tokens de saída, e entrada de texto, imagem, áudio e vídeo.
- Disponível como muse-ember-1.0 na Meta Model API e no Muse Code, e também no Google Cloud e na Oracle Cloud.
- Segundo a Meta, ficou abaixo dos limites de alto risco nas categorias químicas e biológicas, cibersegurança e perda de controle avaliadas.
A Meta apresentou o Muse Ember na segunda-feira (9) como seu modelo mais compacto, voltado às tarefas que agentes de IA repetem o dia todo: chamadas de ferramentas, subtarefas de programação, roteamento, extração de dados e leitura de documentos longos. Ele é o primeiro treinado a partir do Muse Wonder Full, o modelo mais avançado da empresa. A Meta sugere pareá-lo com o Muse Wonder, que planeja, enquanto o Ember cuida do volume.
Parte dos resultados são avaliações internas da Meta, como o Personal Superintelligence Index, em que o Ember faz 46,8% contra 36,1% do Haiku 5.5. A empresa diz ainda que o modelo resiste a instruções maliciosas escondidas em páginas e documentos e pede confirmação humana antes de ações de alto impacto. Também afirma ter modelos mais eficientes em treinamento, sem anunciar datas nem nomes.
Fontes primárias
Post de Mark Zuckerberg no X — lançamento do Muse Ember
“Releasing Muse Ember today -- our smallest model that delivers higher intelligence per dollar than others in its class.” Diz que o modelo foi 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.
Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
Anúncio do Muse Ember, “nosso menor e mais eficiente modelo”, feito para chamadas de ferramentas, subtarefas de código, roteamento, extração e documentos longos. Segundo a Meta, entrega mais inteligência por dólar que Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna em qualquer nível de raciocínio: iguala a melhor pontuação do Haiku por cerca de um terço do custo e supera todas as configurações do Luna. Pontua 36 no Artificial Analysis Intelligence Index e, segundo a empresa, nenhum modelo do ranking pontua mais por menos por tarefa. Preço na Meta Model API: US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de saída. Janela de contexto de 1M tokens e até 512K de saída. Parte dos resultados é da Artificial Analysis e parte é avaliação interna da Meta.
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