- מטא הכריזה על Muse Ember, מודל בינה מלאכותית קל וחסכוני המיועד להרצת סוכנים ומשימות מורכבות.
- המודל מציע חלון הקשר של מיליון טוקנים לצד יכולות מולטימודליות מובנות לעיבוד טקסט, תמונה, קול ווידאו.
- לפי נתוני מטא, המודל משתווה או עוקף מתחרים כמו Claude Haiku 5.5 ו-GPT-6 Luna בעלות נמוכה משמעותית.
- המודל זמין למפתחים במחיר של 0.10 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.50 דולר למיליון טוקני פלט.
מטא (Meta) הכריזה על Muse Ember, מודל שפה ובינה מלאכותית קל משקל וחסכוני במיוחד בסדרת מודלי ה-Muse. המודל החדש מתמקד בהרצת סוכנים אוטונומיים (AI Agents) ומציע יתרונות מרכזיים של עלות תפעול נמוכה במיוחד, עיבוד מולטימודלי גמיש, מהירות ביצוע גבוהה ודיוק במשימות טכניות שגרתיות החוזרות על עצמן.
לדברי מטא, Muse Ember תוכנן לעבודה שסוכנים מבצעים לאורך כל היום, כמו ביצוע קריאות לכלים (Tool calls), ניתוב פניות, פירוק משימות תכנות, חילוץ מידע וניתוח מסמכים ארוכים.
המודל נועד לפעול לעיתים קרובות לצד מודלים גדולים יותר בסדרה, כגון Muse Wonder, כאשר המודל הגדול מתווה את התוכנית והכללים ואילו המודל הקל מיישם אותם על פני עשרות אלפי מקרים בעלות מינימלית.
הכירו את Muse Ember
המודל החדש פותח כחלק מסדרת Muse של מטא, והוא המודל הראשון בסדרה שאומן ישירות באמצעות מודל הדגל Muse Wonder Full.
המערכת מותאמת להתמודדות עם רצפי פעולות מרובי שלבים הדורשים משאבי חישוב מצומצמים וזמני תגובה קצרים.
- חלון הקשר: 1,000,000 טוקנים
- נתוני אימון: אומן באמצעות מודל Muse Wonder Full
חלון ההקשר הנרחב, המגיע לצד תמיכה בעד 512,000 טוקני פלט, מאפשר למודל לקלוט בסיסי קוד שלמים או קובצי מסמכים כבדים בקריאה בודדת, מבלי לפגוע ביכולת הניתוח והחילוץ של פרטים מורכבים.
Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.
Muse Ember can carry workflows across apps, call tools in sequence, run tests and make targeted code fixes. With a 1M-token context window… pic.twitter.com/qqcjZw6L8x
— AI at Meta (@AIatMeta) November 9, 2026
ביצועים
לפי נתוני חברת המחקר Artificial Analysis ומבחני הביצועים של מטא, המודל מציג יחס יעילות וביצועים גבוה מול מודלים מתחרים בקטגוריית המשקל הקל, בהם Claude Haiku 5.5 מבית Anthropic ו-GPT-6 Luna של OpenAI.
במדדי הפעלת סוכנים וכתיבת קוד, המודל רשם תוצאות מובילות במספר בדיקות ייעודיות, תוך שמירה על עלות ממוצעת של כ-0.14 דולר למשימה במדד Artificial Analysis.
| מבחן ביצועים | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench-AA | 37.8% | 13.9% | 20.2% |
| Agents' Last Exam | 61.6% | 57.0% | 57.1% |
| Coding Agent Index-AA | 46 | 37 | 31 |
| Terminal-Bench 4.0 | 40.9% | 39.2% | 16.4% |
| OSWorld 2.1 (חלקי) | 69.5% | 68.9% | 50.5% |
| מדד Artificial Analysis | 36 | 28 | |
במבחני תכנות מורכבים כמו FrontierCode 2.0-AA רשם המודל ציון של 27.2%, לעומת 34.9% של Claude Haiku 5.5 ו-25.2% עבור GPT-6 Luna.
חברות שבדקו את המודל בשלבי הפיתוח, בהן Cloudflare ו-You.com, דיווחו על זמני שיהוי נמוכים ומהירות ביצוע של עד פי ארבעה בהשוואה למודלים מקבילים.
יכולות נוספות
מעבר לעיבוד שפה וקוד, Muse Ember כולל הבנה מולטימודלית מובנית עבור טקסט, תמונות, הקלטות קול וסרטוני וידאו. יכולת זו מאפשרת לסוכנים לקרוא צילומי מסך, תרשימים ומסמכים סרוקים, או לתמלל ולנתח פגישות וקובצי מדיה ללא צורך במודל ראייה או שמע נפרד.
במבחן התפיסה החזותית PerceptionBench השיג המודל תוצאה של 80.6% בשימוש בכלים, בהשוואה ל-78.6% עבור Haiku 5.5 ו-62.8% עבור Luna.
כמו כן, מטא מציינת כי המודל עבר סדרת בדיקות בטיחות תחת תקני הסיכון של החברה, הכוללים הגנה מפני הוראות זדוניות המוטמעות במסמכים והקפדה על דרישת אישור אנושי לפני פעולות בעלות השפעה רחבה.
זמינות ומחיר
המודל זמין החל מהיום תחת השם muse-ember-1.0 במסגרת Meta Model API ושירות Muse Code.
מחיר השימוש במודל נקבע על 0.10 דולר למיליון טוקני קלט, 0.50 דולר למיליון טוקני פלט, ו-0.004 דולר למיליון טוקני קלט שמורים במטמון (Cached).
