Meta Superintelligence Lab released a new AI model on Monday called Muse Ember, the lab’s lightest and most cost-efficient AI model yet. In its release, Meta said Ember was “designed for complex reasoning execution and the work agents repeat all day: tool calls, coding subtasks, routing, extraction, and long document parsing.” Meta particularly emphasized Ember’s cost-per-task, using Artificial Analysis’s composite benchmark score to show Ember as cheaper and smarter than competitors like Anthropic’s Haiku and OpenAI’s Luna. At 10 cents per million input tokens, Ember is significantly cheaper than frontier competitors like Haiku and Luna. Not only that, it’s cost-competitive with open-source competitors like DeepSeek V4.1 Flash and GLM 5.3 Flash. Given the emphasis on low cost and accuracy at scale, Ember is designed to pair with a larger model like Meta’s Muse Wonder in an agentic harness. In the case of a customer-support agent, for instance, you might see a heavier model establishing rules for how to handle a particular issue, then sending a lighter-weight model to apply the rules across tens of thousands of cases. As Meta puts it in the announcement, “Muse Wonder plans, Muse Ember handles the volume.” With volume-heavy use cases in mind, Meta also trained Ember to work well across different types of media, including text, images, and audio. The result makes the model surprisingly flexible in what kind of inputs it can handle. As Meta puts it in the announcement, “agents can read screenshots, charts, and scanned documents, or work from voice memos, meeting recordings, and video without a separate model.” Ember is the fourth model released under Meta’s Muse brand, following the mid-weight Spark (released in April), Spark’s open-source twin Glimmer (released in August), and the Wonder frontier model (released in October). The flagship consumer AI product, the Muse Agent, was released in September to unexpected success, with new features like Spaces and video chat rolling out earlier this month. When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission. This doesn’t affect our editorial independence. Russell Brandom has been covering the tech industry since 2012, with a focus on platform policy and emerging technologies. He previously worked at The Verge and Rest of World, and has written for Wired, The Awl and MIT’s Technology Review. He can be reached at [email protected] or on Signal at 412-401-5489.
Мета агентті орындауға арналған жаңа жеңіл модель Muse Ember шығарды
Бір миллион кіріс токеніне 10 центтен Ember Haiku және Luna сияқты шекаралық бәсекелестерге қарағанда айтарлықтай арзан.
AI қорытындысы: Басты тезистер
- Бір миллион кіріс токеніне 10 центтен Ember Haiku және Luna сияқты шекаралық бәсекелестерге қарағанда айтарлықтай арзан.

Ұқсас материалдар
Anthropic ұсынылған Клод Фабл 5.2 және Mythos 5.2: 1000 AI агенттері Ферма теоремасын дәлелдеуді 30...
Anthropic Claude Fable 5.2 және Mythos 5.2 енгізді: 1000 AI агенттері 30 сағат ішінде Ферма теоремасын дәлелдеуді рәсімдеді Жаңа модельдер бағдарламалауда, математикада, ғылыми зерттеулерде және киберқауіпсіздікте айтарлықтай жақсартуларға ие болды. Біз не істей алдық: - Математика:…
Оксфорд нейрондық желілерді қалай қарауға және олардың қалай ойлайтынын түсінуге арналған 180 беттік оқулық шығарды.
📚 Оксфорд нейрондық желілердің ішіне қарап, олардың қалай ойлайтынын түсінуге арналған 180 беттік оқу құралын шығарды. Оксфорд университетінің және басқа да ғылыми мекемелердің зерттеушілері механикалық интерпретация және оның...
Anthropic 3,4 миллиард долларға газ генераторларын сатып алды
⚡ Anthropic 3,4 миллиард долларға газ генераторларын сатып алды Financial Times хабарлауынша, компания OnePWR Solutions компаниясынан жалпы қуаты 1,7 ГВт болатын Caterpillar жабдығына тапсырыстарды ұстады. Белгілі: • Мәміленің құны 3,4 миллиард долларды құрайды. • Бұл ең үлкен белгілі бір сатып алу...
Google AI агенттеріне жаңа кванттық алгоритмдерді табуға және олардың дұрыстығы мен құнын Lean жүйесінде дереу дәлелдеуге үйретті.
Google AI агенттеріне жаңа кванттық алгоритмдерді табуға және олардың дұрыстығы мен құнын Lean жүйесінде дереу дәлелдеуге үйретті. Бұл бойынша DeepMind және Quantum командалары жұмыс істеді. Бұл жұмыс AI агенттері сандық модельдеу арқылы кванттық тізбектерді сынаған бұрынғы тәсілдерден ерекшеленеді...