メタ・スーパーインテリジェンス・ラボは月曜日、新しいAIモデル「Muse Ember」を公開しました。同ラボのモデルの中で最も軽量かつ低コストなモデルで、複雑な推論の実行や、エージェントが日常的に繰り返す作業向けに設計されています。
ポイント
- メタが軽量AIモデル「Muse Ember」を公開
- 100万入力トークン（AIが文章を処理する単位）あたり10セント（約15.5円）
- ツール呼び出しやコーディング、ルーティング、抽出、長文書解析などに最適化
- テキスト・画像・音声に対応し、別モデルなしで多様な入力を処理
- 大型モデル「Muse Wonder」と組み合わせて使う設計
低コストと高精度を両立
メタは特に、タスクあたりのコストを強調しています。Artificial Analysisの総合ベンチマークスコアを用いて、EmberがアンソロピックのHaikuやOpenAIのLunaなどの競合より安価で賢いことを示しました。
100万入力トークンあたり10セント（約15.5円）という価格は、HaikuやLunaといった最先端の競合より大幅に安い水準です。さらに、DeepSeek V4.1 FlashやGLM 5.3 Flashといったオープンソースの競合ともコスト競争力があります。
大型モデルと組み合わせる設計
低コストと大規模処理での精度を重視しているため、Emberはメタの「Muse Wonder」のような大型モデルとエージェントの枠組みで組み合わせて使うように設計されています。
例えばカスタマーサポートのエージェントの場合、重いモデルが特定の問題への対応ルールを策定し、軽量モデルがそのルールを数万件のケースに適用する形が考えられます。メタは発表で「Muse Wonderが計画し、Muse Emberが量を処理する」と説明しています。
テキスト・画像・音声に対応
大量処理のユースケースを想定し、メタはEmberをテキスト、画像、音声など異なる種類のメディアにわたってうまく機能するよう訓練しました。その結果、扱える入力の種類が驚くほど柔軟になっています。
メタは発表で「エージェントはスクリーンショットやチャート、スキャンした文書を読み取ったり、音声メモや会議の録音、ビデオから別モデルなしで作業したりできる」と述べています。
Museブランドの4番目のモデル
Emberは、メタのMuseブランドで公開された4番目のモデルです。中量級の「Spark」（4月公開）、Sparkのオープンソース版「Glimmer」（8月公開）、最先端モデルの「Wonder」（10月公開）に続きます。
主力消費者向けAI製品「Muse Agent」は9月に公開され、予想外の成功を収めました。今月前半には「Spaces」やビデオチャットなどの新機能が展開されています。
