Metaは11月10日、小型で高性能なAIモデル「Muse Ember」を発表しました。同社が「これまでで最小かつ最高効率」と位置づけるモデルで、複雑な推論やAIエージェント（自律的にタスクを実行するAI）が繰り返す日常業務での利用を想定しています。パラメータ数ではなくコスト効率で優位性を出す戦略です。
ポイント
- Metaが11月10日に小型モデル「Muse Ember」を発表
- 総合性能はClaude Haiku 5.5と同等、タスクあたりのコストは3分の1
- コンテキストウィンドウは100万トークン、最大51.2万トークンを出力可能
- テキスト・画像・音声・動画を扱うマルチモーダルモデル
- 価格は入力100万トークンあたり0.10ドル（約16円）、出力0.50ドル（約78円）
ベンチマーク性能
Artificial Analysisのランキングで、Muse Emberの総合性能はClaude Haiku 5.5と同等とされています。タスクあたりのコストはHaikuの3分の1です。多くのテストでGPT-6 Lunaも上回っています。
例えば、業務ワークフローを評価するAutomationBench-AAでは37.8点を記録しました。Haikuの13.9点、Lunaの20.2点を大きく上回る結果です。エージェントによるコーディングや長文処理の分野でも優位に立つとしています。
仕様と特徴
Muse Emberは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ます。最大51.2万トークンを出力できます。1回の呼び出しでコードベース全体や大量の文書をまとめて入力できる計算です。
エージェントは1回のセッションで数百のプログラミング作業を連続して実行できます。ファイルの読み込み、テストの実行、バグの修正を一連の流れで行えるとしています。
テキスト、画像、音声、動画をすべて扱えるネイティブのマルチモーダルモデルでもあります。スクリーンショットや図表、スキャン文書、会議の録音、動画などを処理でき、別のモデルを組み合わせる必要はありません。
安全性については、公開前にMetaのSIフレームワークで評価され、リスクは高リスクの基準を下回ったとしています。
価格と提供状況
価格は入力が100万トークンあたり0.10ドル（約16円）、出力が0.50ドル（約78円）です。すでにMeta Model API、Google Cloud、Oracle Cloudで提供が始まっています。
