Metaが小型AIモデル「Muse Ember」を発表、Claude Haiku 5.5と同等の性能を約3分の1のコストで実現

Metaが2026年11月9日、同社のAIモデル「Muse」シリーズで最も小型かつ効率的だとする新モデル「Muse Ember」を発表しました。AIエージェントによるプログラミングやツール操作などの反復作業に特化しており、Metaによると、Anthropicの「Claude Haiku 5.5」と同等の性能を約3分の1のコストで実現しています。

Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
https://research.meta.ai/blog/muse-ember

Metaのマーク・ザッカーバーグCEOはMuse Emberの発表にあたり、同モデルを同社史上最も小型で効率的なAIモデルと紹介しました。Muse Emberは、AIが外部ツールを呼び出したり、プログラムの一部を修正したり、大量の文書から情報を抽出したりする作業を想定して開発されています。

Releasing Muse Ember today -- our smallest model that delivers higher intelligence per dollar than others in its class. Built for token-heavy work that agents repeat all day: tool calls, coding subtasks, routing, extraction, and long document parsing. Available today on the Meta…

— Mark Zuckerberg (@finkd) 2026年11月9日

AIエージェントは複雑なタスクを小さな作業に分解して繰り返し実行することができます。例えばソフトウェア開発ではファイルの読み取り、テストの実行、コードの修正といった作業を任せることができますが、こうした処理を高価なAIモデルに任せ続けるとコストが増大するため、Muse Emberは比較的小さな作業を低コストで大量処理できるよう設計されています。

Muse Emberは最大100万トークンのコンテキストウィンドウと最大51万2000トークンの出力に対応しています。テキストだけでなく画像、音声、動画も直接理解できるマルチモーダルモデルであり、大規模なコードベースや大量の文書をまとめて読み込んだり、スクリーンショットを基にPCを操作したりすることも可能です。

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) 2026年11月9日

性能面では、AIモデルの評価機関であるArtificial Analysisの「Intelligence Index」で36点を記録しました。これはClaude Haiku 5.5の最高推論設定と同じスコアで、OpenAIの「GPT-6 Luna」の最高設定である28点を上回っています。

Metaが公表した比較によると、Muse Emberのタスク当たりの処理コストは約0.14ドル(約22円)で、Claude Haiku 5.5の約0.41ドル(約65円)に対して約3分の1に抑えられています。Metaは、Muse EmberがArtificial Analysisの評価において、同等以下のコストでより高い性能を持つモデルが存在しない「効率性のフロンティア」に位置すると説明しています。

For agents that perform hundreds of small tasks, efficiency matters at every step. Muse Ember is built to deliver more intelligence for the cost.

On the @ArtificialAnlys Intelligence Index, it achieves performance comparable to Claude Haiku 5.5 at roughly one-third of the cost… pic.twitter.com/Pjq8xGt2Ae

— AI at Meta (@AIatMeta) 2026年11月9日

具体的なベンチマークでは、業務の自動化能力を測定する「AutomationBench-AA」でMuse Emberが37.8％を記録し、Claude Haiku 5.5の13.9％、GPT-6 Lunaの20.2％を上回りました。プログラミング関連の「Terminal-Bench 4.0」でも40.9％を記録し、Claude Haiku 5.5の39.2％をわずかに上回っています。

ただ、すべてのテストで競合モデルを上回っているわけではありません。実際のソフトウェア開発に近い課題を扱う「FrontierCode 2.0-AA」ではMuse Emberが27.2％だったのに対し、Claude Haiku 5.5は34.9％を記録しており、作業によっては競合モデルに及ばないこともあります。

Metaの最高AI責任者を務めるアレクサンダー・ワン氏は、Muse Emberが既存の「Muse Spark 1.3」とほぼ同等の性能を持ちながら、タスク当たりのコストを約17分の1に抑えたと強調しています。Artificial AnalysisのIntelligence IndexはMuse Emberが36点、Muse Spark 1.3が37点で、タスク当たりのコストはそれぞれ約0.14ドル(約22円)、約2.39ドル(約378円)です。

1/ announcing our smallest, most efficient little model is here: muse ember 🔥

built for work that agents repeat all day, it gets you more intelligence per dollar than Haiku, Luna, and all other flash models at any reasoning setting and does it at a third of the cost or less! pic.twitter.com/ClmgPOTrsR

— Alexandr Wang (@alexandr_wang) 2026年11月9日

Muse Emberは、Metaの高性能モデル「Muse Wonder Full」を使って学習させた初めての公開モデルでもあります。Metaは、難しい問題の計画立案にはMuse Wonder、プログラミングやAIエージェントのワークフローにはMuse Spark、大量に繰り返す作業にはMuse Emberを使うという役割分担を想定しています。

Muse Emberはすでに「Meta Model API」とAIコーディングツール「Muse Code」で利用可能です。APIの料金は入力100万トークン当たり0.10ドル(約16円)、出力100万トークン当たり0.50ドル(約79円)、キャッシュされた入力100万トークン当たり0.004ドル(約0.63円)です。20万トークンを超える入力については、入力100万トークン当たり0.30ドル(約47円)、出力100万トークン当たり1.50ドル(約237円)などの高い料金が適用されます。

企業向けクラウドストレージサービスを提供するBoxもMuse Emberを先行評価しています。Boxは1260万ドル(約19億9000万円)規模の投資ファンドに関する13件の文書をMuse Emberに分析させ、248万ドル(約3億9200万円)の誤配分と25万ドル(約3950万円)の未反映のクレジットを発見したと報告しました。CloudflareやOracle、Cline、You.comなども評価に参加しています。

We put Muse Ember from @AIatMeta to work untangling conflicting records in a $12.6 million private-fund capital call.

Across 13 documents in Box, Ember catches a $2.48 million misallocation and a missed $250,000 credit, recalculates each investor’s obligation, and produces a… https://t.co/FFr1yh9coO pic.twitter.com/GkZDHAm5K8

— Box (@Box) 2026年11月9日

MetaはMuse Ember、Muse Spark、Muse Wonderの3モデルをGoogle Cloudでも利用できるようにしたと発表しました。Googleのスンダー・ピチャイCEOもXでMetaのモデルを歓迎し、Google Cloudの顧客に提供できることへの期待を表明しています。

Congrats and welcome to the model garden, excited to serve our Google Cloud customers!

— Sundar Pichai (@sundarpichai) 2026年11月9日

さらにMetaはOracle CloudでもMuseシリーズを提供する方針です。同社は、高性能なAIモデルにすべての処理を任せるのではなく、作業内容に応じて異なるモデルを使い分けることで、AIエージェントの運用コストを削減することを目指していると述べました。