Meta、最小モデルMuse Emberを入力100万トークン0.10ドルで提供

Metaは2026年11月9日、同社で最小かつ最も効率的なモデル「Muse Ember」を発表し、Muse CodeとMeta Model APIで提供を始めました。価格は入力100万トークンあたり$0.10、出力100万トークンあたり$0.50で、Artificial Analysisのタスクあたりコストは約$0.14です。

何が新しいか

Muse Emberは、ツール呼び出し、コーディングのサブタスク、ルーティング、抽出、長文書解析など、エージェントが一日中繰り返す小さく構造化された処理向けに設計されています。Metaは、どのreasoning設定でもClaude Haiku 5.5やGPT-6 Lunaより1ドルあたりの性能が高いと主張しています。Haikuの最高スコアに約3分の1のコストで並び、Lunaのすべての設定を上回るとしています。入力はテキスト、画像、音声、動画をネイティブに理解します。コンテキストウィンドウは1Mトークン、最大出力は512Kトークンです。

ベンチマーク(max reasoning)

ベンチマーク	Muse Ember	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
AutomationBench-AA	37.8%	13.9%	20.2%
Agents' Last Exam	61.6%	57.0%	57.1%
Personal Superintelligence Index	46.8%	36.1%	37.0%
Terminal-Bench 4.0	40.9%	39.2%	16.4%
Coding Agent Index-AA	46	37	31
FrontierCode 2.0-AA	27.2%	34.9%	25.2%
GDP.pdf-AA	22.8%	20.8%	22.8%
OSWorld 2.1(partial)	69.5%	68.9%	50.5%
PerceptionBench(w/ tools)	80.6%	78.6%	62.8%
Artificial Analysis Index	36	36	28

FrontierCode 2.0-AAでは、Claude Haiku 5.5がMuse Emberを上回っています。Artificial Analysisの比較では、Muse Spark 1.3(max)のIntelligence Indexが37、タスクあたりコストが$2.39です。これに対し、Muse Emberは36、$0.14です。

パートナーによる初期テストの結果は次のとおりです。

• Cloudflare CTOのDane Knecht氏によると、Muse Emberは比較対象のモデルよりテールで最大30%高速でした。
• You.com Inference LeadのChak Pothina氏によると、p95レイテンシは2.2秒でした。これは主要なオープンウェイトモデルより約4〜13倍速く、出力トークンは36〜48%少なかったといいます。

提供条件・使い方

項目	内容
モデルID	muse-ember-1.0
提供先	Muse Code、Meta Model API
入力価格	$0.10 / 100万トークン
キャッシュ入力価格	$0.004 / 100万トークン
出力価格	$0.50 / 100万トークン
API	Responses APIに対応

MetaはMeta Superintelligence Scaling Frameworkで、化学・生物、サイバーセキュリティ、制御喪失のリスクを評価しました。その結果、評価した範囲ではMuse Emberは高リスク閾値を下回ったとしています。

背景

Muse EmberはMuse Wonder Fullを使って訓練した最初のモデルです。Metaのモデルのラインアップは、最難関の問題向けのMuse Wonder、コーディングとエージェントワークフロー向けのMuse Spark、そしてMuse Emberの3つになります。Metaは、Muse Wonderが計画を立て、Muse Emberが大量の処理を担う組み合わせを示しています。