요약:
메타는 현지 시간으로 11월 9일 경량 AI 모델 뮤즈 엠버(Muse Ember)를 출시했다. 제3자 평가 기관인 인공 분석의 데이터에 따르면 해당 모델은 종합 지능 지수에서 36점을 기록했는데,
이는 Anthropic의 Claude Haiku 5.5 최고 추론 장비와 동일하지만 단일 평가 작업 비용은 후자의 3분의 1 정도입니다
.
Meta는 Muse Ember를 가장 작고 가장 효율적인 모델로 선정했습니다.
, 주로 도구 호출, 프로그래밍 하위 작업 수행, 요청 라우팅, 정보 추출, 긴 문서 구문 분석 등 AI 에이전트가 반복적으로 처리해야 하는 빈도가 높은 작업에 사용됩니다. 모델은 텍스트, 그림, 오디오, 비디오, PDF 등 다양한 입력 형식을 수신하고 결과를 텍스트 형식으로 출력할 수 있습니다.
Muse Ember는 약 100만 개의 토큰에 대한 컨텍스트 창을 갖고 있으며 최대 약 512,000개의 토큰을 출력할 수 있으며 한 번의 요청으로 더 큰 코드 베이스 또는 문서 컬렉션을 처리할 수 있습니다.
. 모델은 이제 Muse Code 및 Meta Model API를 통해 온라인 상태가 되었으며, 모델 번호는 "muse-ember-1.0"입니다.가격 측면에서 Muse Ember는 입력 토큰 백만 개당 미화 0.10달러, 캐시된 입력 백만 개당 미화 0.004달러, 출력 토큰 백만 개당 미화 0.50달러를 청구합니다. 인공 분석에 의한 테스트에 따르면
가장 높은 추론 장비의 비용은 작업당 약 US$0.14이고, Claude Haiku 5.5의 유사한 작업을 완료하는 데 드는 비용은 약 US$0.41입니다.
.그러나 평가 프로젝트마다 결과에 차이가 있습니다. Meta가 발표한 테스트에 따르면 Muse Ember는 일부 에이전트, 도구 호출 및 다중 모드 작업에서 Claude Haiku 5.5 및 OpenAI의 GPT-6 Luna보다 앞서 있습니다. 프로젝트 유지관리자가 코드 수정을 채택할 수 있는지 여부를 조사하는 FrontierCode 2.0 테스트에서 Muse Ember의 점수는 Claude Haiku 5.5보다 낮습니다.
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