Metaは2026年11月9日（現地時間）、同社のAIモデル「Muse」シリーズで最も小型かつ効率的な新モデル「Muse Ember」を発表しました。
Muse Emberは、AIエージェントによるツールの呼び出しやコーディング、情報抽出、長文ドキュメントの解析など、繰り返し発生するタスクの処理に特化した軽量AIモデルです。
従来の「Muse Spark 1.3」に近い性能を維持しながら、タスク当たりの処理コストを約17分の1に削減したとしています。
最大100万トークンのコンテキストに対応
Muse Emberは、テキストだけでなく、画像・音声・動画を理解できるマルチモーダルモデルです。
コンテキストウィンドウは最大100万トークン、最大出力は51万2,000トークンに対応しており、大規模なコードベースや大量のドキュメントを一度に処理できます。
また、複雑な計画や推論を担当する上位モデル「Muse Wonder」「Muse Spark」と組み合わせることで、AIエージェントの処理を効率化できます。
例えば、Muse Wonderがソフトウェア開発全体の計画を立て、Muse Emberが個別のコード修正やテストを担当するといった運用を想定しています。
なお、Muse Emberは、Metaの最大モデル「Muse Wonder Full」を使って学習された初のモデルです。
GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5を上回る評価も
Metaが公開したベンチマークでは、Muse Emberは複数の評価項目で競合の軽量モデルを上回る結果を記録しました。
業務の自動化能力を評価する「AutomationBench-AA」では37.8％を記録し、OpenAIの「GPT-6 Luna」（20.2％）やAnthropicの「Claude Haiku 5.5」（13.9％）を上回りました。
また、コーディング能力を評価する「Terminal-Bench 4.0」では40.9％を記録しています。
Artificial Analysisの「Intelligence Index」では36ポイントを獲得し、Muse Spark 1.3の37ポイントに迫りました。
一方、同評価での1タスク当たりの推定コストはMuse Emberが0.14ドル、Muse Spark 1.3が2.39ドルとなっています。
ただし、複雑なソフトウェア開発を評価する「FrontierCode 2.0-AA」ではClaude Haiku 5.5を下回るなど、すべての評価項目で優位というわけではありません。
API料金は100万トークン当たり$0.10から
Muse Emberは発表当日から、開発者向けの「Meta Model API」とコーディングエージェント「Muse Code」で利用可能になりました。
モデルIDは「muse-ember-1.0」です。
API料金は、入力が20万トークン以下の場合、100万トークン当たり入力$0.10、出力$0.50、キャッシュ済み入力$0.004に設定されています。
20万トークンを超える入力では、入力$0.30、出力$1.50の料金が適用されます。
Muse Codeでは、すべてのサブスクリプションプランで利用できます。
このほか、Muse EmberはMuse Spark、Muse Wonderともに、Google CloudとOracle Cloudでも提供されています。
Metaは今後も、AIエージェントを低コストで大規模に運用できるよう、さらに効率的なモデルの開発を進める方針です。
現時点では、一般消費者向けのMuseアプリへのMuse Emberの搭載については明らかにされていません。
