A Meta lançou em 9 de novembro o Muse Ember. Segundo a empresa, é o menor e mais eficiente modelo que ela tem hoje, pensado para que agentes de IA cuidem do trabalho miúdo e frequente: chamadas de ferramentas, subtarefas de programação, roteamento, extração de informações e análise de documentos longos. O modelo aceita nativamente texto, imagem, áudio e vídeo, tem contexto de 1 milhão de tokens e gera até 512 mil tokens por resposta.
O Ember já está disponível pela Meta Model API (nome do modelo muse-ember-1.0, com suporte à Responses API) e pelo Muse Code. O Google Cloud e o Oracle Cloud também já o oferecem, e desenvolvedores podem testá-lo em dev.meta.ai. O anúncio não menciona pesos abertos; pelas informações atuais, é um modelo acessível apenas por API. A Meta também informa que o Ember é o primeiro modelo treinado com o Muse Wonder Full.
Preço em duas faixas
O Ember cobra por faixas de tamanho do prompt, por milhão de tokens:
| Item | Até 200 mil tokens | Acima de 200 mil tokens |
|---|---|---|
| Entrada | US$ 0,10 | US$ 0,30 |
| Entrada em cache | US$ 0,004 | US$ 0,012 |
| Saída | US$ 0,50 | US$ 1,50 |
O Muse Spark 1.3, da mesma família, custa US$ 1,25 na entrada e US$ 4,25 na saída. No índice de inteligência da Artificial Analysis, os dois marcam 36 e 37, apenas 1 ponto de diferença, mas o custo por tarefa de avaliação é de US$ 0,14 contra US$ 2,39, uma diferença de cerca de 17 vezes.
Benchmarks com vitórias e derrotas
A Meta comparou o Ember, com esforço de raciocínio no nível max, ao Claude Haiku 5.5 e ao GPT-6 Luna. A maior diferença está no AutomationBench-AA: o Ember marca 37,8%, o Haiku 5.5 marca 13,9% e o GPT-6 Luna, 20,2%. No OSWorld 2.1, de operação de computador, com pontuação binária, o Ember chega a 33,8% e o Haiku 5.5, a 27,8%. No Terminal-Bench 4.0, o Ember faz 40,9%, apenas 1,7 ponto percentual acima dos 39,2% do Haiku 5.5.
A derrota veio na programação. No FrontierCode 2.0-AA, o Ember marca 27,2% e o Haiku 5.5, 34,9%; no GDP.pdf-AA, empata com o GPT-6 Luna em 22,8%. No Artificial Analysis Index geral, Ember e Haiku 5.5 têm 36 e o Luna, 28.
O gráfico de dispersão de custos traz números mais detalhados. Os dois níveis de raciocínio do Ember custam US$ 0,116 e US$ 0,136, com índices de 33,9 e 35,8; o Haiku 5.5 só alcança o índice 36,2 na faixa de US$ 0,411. Com o índice empatado, o gasto por tarefa do Ember é cerca de um terço do do Haiku 5.5.
Uma conta aproximada da fatura diária de um subagente
Vamos fazer uma conta aproximada com os preços do anúncio. Suponha que um subagente de programação leia 30 mil tokens e gere 2 mil tokens a cada chamada, dos quais 20 mil tokens são de prompt de sistema e contexto de código que acertam o cache:
- 10 mil tokens de entrada sem cache: cerca de US$ 0,001
- 20 mil tokens de entrada em cache: cerca de US$ 0,00008
- 2 mil tokens de saída: cerca de US$ 0,001
Cada chamada custa cerca de US$ 0,002, e 10 mil chamadas por dia somam cerca de US$ 21. Esse é apenas o preço da faixa até 200 mil tokens; quando a análise de documentos longos ultrapassa esse limite, os três preços unitários triplicam ao mesmo tempo. A fatura real também depende dos tokens de raciocínio gerados em cada nível de esforço, e o anúncio não detalha como essa parte é cobrada.
O retorno dos parceiros se concentra na velocidade. A You.com apresentou um número concreto de latência:
"with the lowest latency of any model we tested: a p95 of 2.2 seconds"
(A menor latência entre todos os modelos que testamos: p95 de 2,2 segundos.)
A Cline, por sua vez, diz que o modelo é adequado a trabalho de subagentes, como programação e análise de documentos. Em segurança, a Meta afirma que, antes do lançamento, avaliou o modelo segundo seu framework de escalonamento de superinteligência, e que os três tipos de risco, químico e biológico, cibersegurança e perda de controle, ficaram abaixo do limite de alto risco. Todos os resultados de benchmark acima são dados divulgados pela Meta, e ainda não há reavaliações independentes.
Fontes: CocoLoop, blog oficial de pesquisa da Meta; o blog confirma os preços por faixa, as pontuações de cada avaliação, o custo por tarefa e as citações dos parceiros, enquanto a fatura diária é uma estimativa com base nos preços unitários públicos.