Metaは11月9日、同社で最も小規模かつ実行効率の高い軽量AIモデル「Muse Ember」を発表しました。第三者評価ではAnthropicの「Claude Haiku5.5」と同等の総合知能指数を記録し、1タスクあたりの利用コストは約3分の1に抑えられています。AIエージェントの日常運用を支える高頻度タスク向けのモデルです。
ポイント
- Metaが11月9日、軽量AIモデル「Muse Ember」を発表
- 約100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、最大約51.2万トークンを出力可能
- 第三者評価の総合知能指数は36点で、Claude Haiku5.5の最高推論設定と同水準
- 1タスクあたりのコストは約0.14ドル（約22円）で、Claude Haiku5.5の約0.41ドル（約64円）の約3分の1
- 「Muse Code」と「Meta Model API」で提供中。モデル番号は「muse-ember-1.0」
高頻度タスクに特化
Muse Emberは、AIエージェントが日常的に繰り返し処理する高頻度タスクに用途を絞ったモデルです。具体的には、ツール呼び出し、コーディングのサブタスク実行、リクエストのルーティング、情報抽出、長文ドキュメントの解析などを想定しています。
入力はテキスト、画像、音声、動画、PDFなど多様な形式に対応し、出力はテキスト形式に統一されています。
約100万トークンのコンテキストウィンドウ
Muse Emberは約100万トークン（AIが文章を処理する単位）のコンテキストウィンドウを持ち、最大で約51.2万トークンを出力できます。
この長文処理能力により、1回のリクエストで大規模なコードベースや大量のドキュメントをまとめて処理できます。開発者が複雑なプロジェクトに取り組む際の基盤となることを想定しています。
同モデルは現在、「Muse Code」と「Meta Model API」を通じて提供されています。モデル番号は「muse-ember-1.0」に統一されています。
性能と価格
第三者評価機関のArtificial Analysisが公表したデータによると、Muse Emberの総合知能指数は36点です。これはClaude Haiku5.5の最高推論設定と同水準です。
料金は、入力100万トークンあたり0.10ドル（約16円）、キャッシュ入力が0.004ドル（約0.6円）、出力100万トークンあたり0.50ドル（約78円）です。
Artificial Analysisの実測では、最高推論設定での1タスクあたりのコストは約0.14ドル（約22円）でした。Claude Haiku5.5が同種のタスクを完了するコストは約0.41ドル（約64円）で、Muse Emberは約3分の1のコストで済みます。
評価項目による差も
Metaが自ら公表したテストでは、Muse Emberは一部のエージェント、ツール呼び出し、マルチモーダルタスクでClaude Haiku5.5やOpenAIの「GPT-6Luna」を上回っています。
一方、コード修正がプロジェクトのメンテナーに採用されるかを調べる「FrontierCode2.0」の専用テストでは、スコアはClaude Haiku5.5をやや下回っています。
Muse Emberは現在、「Muse Code」と「Meta Model API」で利用できます。
