Meta schickt Muse Ember ins Rennen: mehr Intelligenz pro Dollar als Claude Haiku 5.5 und GPT-6 Luna
Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
Meta stellt mit Muse Ember sein kleinstes und effizientestes Modell vor, zugeschnitten auf die vielen kleinen Schritte, die Agenten den ganzen Tag wiederholen: Tool-Aufrufe, Coding-Teilaufgaben, Routing, Extraktion und das Parsen langer Dokumente. Laut Meta erreicht es die Bestwerte von Claude Haiku 5.5 zu rund einem Drittel der Kosten und schlägt jede Einstellung von GPT-6 Luna. Mit 1M-Token-Kontext, bis zu 512K Ausgabetokens und nativer Verarbeitung von Text, Bild, Audio und Video ist es ab sofort über die Meta Model API verfügbar.
Für die härtesten Probleme kombiniert man es mit Muse Wonder: Muse Wonder plant, Muse Ember erledigt die Masse.
- simonw
Sechs Effort-Stufen (minimal, low, medium, high, xhigh, max), also hier sind sechs Pelikane (eigentlich fünf, "high" hat kein vollständiges SVG zurückgegeben):
https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...
Normalerweise gibt es eine ziemlich starke Korrelation zwischen Denkstufe und visueller Qualität des Pelikans. Das ist das erste Mal, dass ich sehe, dass diese Korrelation zu brechen scheint – mehr Reasoning-Tokens scheinen kein offensichtlich besseres SVG zu erzeugen.
- djacksondev
Als die Muse-Modelle zum ersten Mal rauskamen, war ich ziemlich begeistert, dass Meta-Modelle laut Benchmarks wieder konkurrenzfähig sind, aber nachdem ich sie ausprobiert habe, fühlt es sich an, als würde Meta benchmaxxte Modelle bauen, die auf Benchmark-Karten spannend sind, aber in realen Szenarien nicht wirklich nützlich.
Für mich ist das das Hauptproblem der Muse-Modelle, ob Spark, Wonder oder Ember. Auf Benchmarks liest es sich wie Frontier, aber das ist es wirklich nicht.
Das wird auch deutlich, wenn man Dots und Muse als Produkte vergleicht. Die Modellqualität hinkt eindeutig noch weit hinterher.
- doodlesdev
Interessant zu bemerken, dass die besten Benchmarks des Modells nicht auf Metas eigenem Agent-Harness sind, sondern stattdessen auf mini-swe-agent:
> 1. Alle Modelle laufen mit maximalem Reasoning-Aufwand. Die Ergebnisse von Artificial Analysis stammen aus dem Intelligence Index v5, veröffentlicht am 9. November 2026; die Kosten pro Aufgabe verwenden die Listenpreise der jeweiligen Modelle. Interne Ergebnisse stammen aus Metas Evaluationssuite. Der Personal Superintelligence Index (PSI) ist ein interner zusammengesetzter Wert aus acht Evaluierungen: Agents' Last Exam, AutomationBench, FocusBench, JobBench, OfficeQA Pro, GDP.pdf, GDP.xlsx und VBT. Terminal-Bench 4.0 verwendet das jeweils beste veröffentlichte Harness der Modelle: mini-swe-agent (Muse Ember), Claude Code (Claude Haiku 5.5) und Codex (GPT-6 Luna). OSWorld 2.1 verwendet Teilpunkte-Reward; PerceptionBench wird mit Tools bewertet.
- Retro_Dev
Als sie sagten, das Modell sei das "kleinste" ihrer bisherigen Modelle, hatte ich wirklich gehofft, es würde offene Gewichte haben. Ich kann nirgends Gewichte finden, wie schade :(
- kbrannigan
Das fängt an, sich genau wie die frühen PC-Tage anzufühlen. Ein Haufen Computermodelle kommt raus, in allen Formen und Farben, aber irgendwann hat es sich auf Maus, Tastatur, Monitor eingependelt.
Die meisten Leute benutzen die Office-Suite: Word, Tabellenkalkulation, Präsentationen, Datenbank.
Ich wette, wir werden genau dasselbe mit LLMs sehen, bei spezialisierten Modellen statt bei Alles-Modellen.
Eins für Anwälte, Coder, Buchhalter, Designer usw. …
- open-paren
Ich glaube, das ist das Stealth-Modell "crouton alpha" gewesen
- minimaxir
> Es kostet $0.10 pro Million Input-Tokens, $0.004 pro Million gecachter Input-Tokens und $0.50 pro Million Output-Tokens,
Bemerkenswerte Cache-Kosten von 4 % des Inputs, verglichen mit Lunas/Haikus 10 % des Inputs.
- segmondy
Was macht es klein? Weiß jemand die Größe? Ich sehe sie nirgends. Klein im Verhältnis zu ihrer aktuellen Produktpalette? Wie auch immer, das letzte Mal, als ich Meta ausprobiert habe, war llama4. Ich habe mich zurückgezogen, nicht nur wegen der schlechten Qualität von llama4, sondern auch wegen Zucks Schritt. Benutzt hier jemand Meta? Ich kenne niemanden in meinem Umfeld, der es benutzt, aber ich bin sicher, es gibt Leute, die es benutzen.