Meta представила компактную языковую модель Muse Ember для ИИ-агентов

Компания Meta объявила о выпуске Muse Ember — своей самой компактной, быстрой и эффективной языковой модели, разработанной специально для обеспечения работы автономных ИИ-агентов, выполняющих сотни рутинных операций в течение дня.

Александр Вонг, руководитель отдела искусственного интеллекта в Meta, пояснил в сети X, что система была спроектирована с нуля в качестве неутомимой цифровой рабочей силы. Стратегия компании строится на распределении задач: флагманская модель Muse Wonder отвечает за общее проектирование, тогда как Ember берет на себя практическое исполнение десятков мелких задач, включая чтение контрактов, маршрутизацию запросов и проверку кода.

Несмотря на компактные размеры, модель обладает контекстным окном в миллион токенов и поддерживает генерацию до 512 тысяч токенов за один запрос. Будучи полноценной мультимодальной системой, Ember способна обрабатывать изображения, видео и аудиозаписи, а также управлять компьютером на основе снимков экрана. В тесте корпоративной автоматизации AutomationBench-AA модель набрала 37.8 балла, значительно опередив Claude Haiku 5.5, показавший 13.9 балла, и модель GPT-6 Luna от OpenAI.

Партнерские отзывы и ценовая борьба

Ведущие технологические партнеры уже оценили производительность новинки. В компании Cloudflare сообщили, что Ember работает на 30% быстрее аналогов при обработке граничных запросов, а в облачном архиве Box отметили высокую точность модели при аудите контрактов.

В сегменте ценообразования Meta установила минимальные расценки для разработчиков: десять центов за миллион токенов во входящем потоке и полдоллара за миллион токенов на выходе. По данным индекса Artificial Analysis, средняя стоимость выполнения задачи составляет всего четырнадцать центов. Тем не менее на рынке сохраняется жесткая конкуренция с OpenAI, чей тариф на модель Luna сопоставим с расценками Ember, однако предлагает агрессивную скидку на кэширование повторяющихся запросов.