El Muse Ember de Meta iguala a Claude Haiku con un tercio del coste

Qué podrías hacer con él

• Un equipo de desarrollo de software podría desplegar un agente de IA para gestionar subtareas repetitivas de codificación, llamadas a herramientas y enrutamiento de solicitudes las veinticuatro horas al día, por aproximadamente un tercio del coste en comparación con los competidores ¹.
• Una empresa que ejecute agentes de atención al cliente podría enruutar solicitudes, extraer datos de archivos y clasificar consultas sin pagar precios premium por llamada ¹.
• Un desarrollador podría combinar Ember con el modelo más grande Muse Wonder de Meta para que Ember procese el gran volumen diario de texto, imágenes, audio y video mientras Wonder planifica los problemas más difíciles ².

Más barato por las mismas habilidades

Por cada millón de tokens de entrada, Ember cuesta 0,10 $, mientras que los tokens de salida ascienden a 0,50 $ por millón. Sus dos rivales más cercanos, Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna, tienen los mismos precios de lista.

Pero Meta afirma que se logra más por cada dólar. La afirmación está respaldada por el Intelligence Index de Artificial Analysis, una firma independiente de evaluación comparativa. En su configuración de mayor esfuerzo, Ember obtuvo una puntuación de 36, la misma que Haiku 5.5. Luna obtuvo 28.

Ejecutar esa prueba de referencia costó aproximadamente 0,14 $ por tarea con Ember, 0,41 $ con Haiku y 0,15 $ con Luna. Esto hace que Ember esté a un nivel similar al de Haiku, por alrededor de un tercio del coste por resultado equivalente ¹².

"Nuestro diminuto modelo muse ember ahora está en la frontera de eficiencia, igualando a haiku con un costo por tarea 3x más barato", escribió el jefe de Meta AI, Alexandr Wang, en X ¹.

Cómo puntúa en otros campos

En AutomationBench, que evalúa flujos de trabajo empresariales completos de extremo a extremo, Ember logró 37,8 %. Luna obtuvo 20,2 % y Haiku solo 13,9 % ².

También ganó la prueba de codificación Interna Terminal-Bench de Meta y el Agent Index de Artificial Analysis ². Pero no lo gana todo. En FrontierCode 2.0, una evaluación que verifica si ingenieros reales aceptarían los cambios de código de un modelo, Haiku alcanzó 34,9 % y Ember obtuvo 27,2 % . Varias otras comparaciones, incluido el Índice de Superinteligencia Personal de Meta, provienen de pruebas internas de Meta ¹.

Diseñado para funcionar junto con un cerebro más grande

Ember maneja texto, imágenes, audio y video. Puede leer hasta un millón de tokens a la vez, suficiente para toda una base de código. Meta planea combinarlo con Muse Wonder, su modelo de vanguardia más grande. "Para los problemas más difíciles, combínalo con Muse Wonder: Muse Wonder planifica, Muse Ember maneja el volumen", escribió Meta ².

Ember también es el primer modelo de Meta entrenado utilizando el sistema completo Muse Wonder Full ². Los pesos se mantienen privados, como en lanzamientos anteriores de Muse ¹. Meta sometió a Ember a su propio marco de seguridad, que incluye pruebas relacionadas con armas químicas y biológicas, ciberamenazas y riesgos de pérdida de control. La compañía afirma que Ember se mantuvo por debajo de los umbrales de alto riesgo en todas las categorías .

Ember está disponible ahora en la Meta Model API y en Muse Code, la herramienta de codificación de Meta ¹². modelos más eficientes aún están en entrenamiento, dijo Meta .

Esta historia informa sobre una tendencia con fines exclusivamente informativos. No constituye asesoramiento ni un fomento a llevar a cabo ninguna de las acciones mencionadas.

Los datos clave

¹ - Muse Ember cobra 0,10 $ por cada millón de tokens de entrada y 0,50 $ por cada millón de tokens de salida.

• Ember iguala la puntuación de 36 de Claude Haiku 5.5 con aproximadamente un tercio del coste por tarea (0,14 $ frente a 0,41 $).
• Ember obtiene 37,8 % en AutomationBench, superando a GPT-6 Luna (20,2 %) y Claude Haiku 5.5 (13,9 %).
• Haiku supera a Ember en FrontierCode 2.0 (34,9 % frente a 27,2 %); algunos resultados provienen de pruebas internas de Meta.
• Disponible ahora a través de Meta Model API y Muse Code.

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Fuentes

1. Meta’s Muse Ember matches Claude Haiku at a third of the cost — thenextweb.com
2. Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember