Meta、反復タスクの大量処理に向けた効率モデル「Muse Ember」

Metaは9日(米国時間)、効率重視のAIモデル「Muse Ember」を発表した。Muse CodeおよびMeta Model API、Google Cloud、Oracle Cloudで利用できる。API料金は、100万トークンあたりの入力が0.1ドル、出力が0.5ドル、キャッシュ済み入力は0.004ドル。

ツール呼び出しやコーディングのサブタスク、ルーティング、抽出、長文ドキュメントの解析など、AIエージェントが日常的に繰り返し実行するタスクに向けて設計したモデル。また、最上位モデルの「Muse Wonder Full」を用いて学習させた初めてのモデルとしている。

MetaではMuse Emberについて「最小かつ最も効率的なモデル」と位置づけており、最も難解で複雑なワークフローはMuse Wonder、AIエージェントワークフローやコーディングは中位モデル「Muse Spark」がそれぞれ担当し、反復作業を含むタスクの大量処理にはMuse Emberを使うという役割分担を提案している。

入力はテキスト、画像、音声、動画、PDFなどマルチモーダルに対応。コンテキストウィンドウは100万トークン、出力トークンは最大512,000。比較対象としてはClaudeの「Haiku 5.5」とOpenAIの「GPT-6 Luna」を挙げており、独立系総合AIベンチマーク「Artificial Analysis Intelligence Index」ではHaiku 5.5と同じ36のスコアを記録している。また実務遂行性能を測るベンチマーク「AutomationBench-AA」などAIエージェントのタスク性能では他2モデルを上回るスコアを出した。

コーディング性能では「Terminal-Bench 4.0」で40.9、「Coding Agent Index-AA」で46とこちらも比較対象のスコアを上回った。実際のエンジニアリング課題でメンテナがマージ可能と判断する品質に達しているかを測る「FrontierCode 2.0-AA」ではHaiku 5.5の34.9を下回る27.2にとどまった。このほかマルチモーダル性能においては比較対象の2モデルと互角以上の結果となった。

Muse Ember(max)のArtificial Analysis Intelligence Indexスコアは36でタスクあたりのコストは0.14ドル、Muse Spark 1.3(max)は37で2.39ドルとなっている。特にタスクあたりのコストに関してはHaiku 5.5(max)よりも低く、比較した3モデルの中では最も低コストになった点を訴求している。

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 and native understanding of text, images, audio and video, it can also work across large document sets and varied inputs.

— AI at Meta (@AIatMeta)November 9, 2026