MetaのMuse Ember、Haiku 5.5と同等の性能を3分の1のコストで実現

Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember

MetaのMuse Ember、Haiku 5.5と同等の性能を3分の1のコストで実現

Metaが最小・最高効率モデルMuse Emberを発表。ツール呼び出しやコーディングの小タスク、ルーティング、長文書解析などエージェントが日常的に繰り返す処理に特化する。Claude Haiku 5.5の最高スコアに約3分の1のコストで並び、GPT-6 Lunaの全設定を上回ると主張。Artificial Analysisの効率フロンティア上でも、タスクあたりのコストで上回るモデルはないとされる。1Mトークンのコンテキストと最大512Kの出力に対応し、Meta Model APIで提供開始。

難しい問題にはMuse Wonderと組み合わせればよい。Muse Wonderが計画を立て、Muse Emberが量をこなす。
  1. simonw

    6つのエフォートレベル(minimal、low、medium、high、xhigh、max)があるので、ここに6羽のペリカンを用意しました(実際は5羽、「high」は完全なSVGを返さなかったので):

    https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

    通常、思考レベルとペリカンの視覚的品質の間にはかなり強い相関があります。この相関が崩れているように見えたのは初めてです。より多くの推論トークンが明らかに優れたSVGを生み出すわけではないようです。

  2. djacksondev

    Museモデルが出始めた頃、ベンチマークに基づいてMetaのモデルが再び競争力を持つようになったとかなり興奮しました。しかし、実際に試してみると、Metaはベンチマークカードの上では興奮させるが、現実世界のシナリオではあまり役に立たないベンチマックスなモデルを作っているように感じます。

    私にとって、それがMuseモデル(Spark、Wonder、Emberのいずれであっても)の主な問題です。ベンチマークではフロンティアのように読めますが、実際はそうではありません。

    これはDotsとMuseを製品として比較しても明らかです。モデルの品質は明らかにまだ遥かに遅れています。

  3. doodlesdev

    興味深いのは、モデルの最高のベンチマークがMeta自身のエージェントハーネスではなく、mini-swe-agent上にあることです:

    > 1. すべてのモデルは最大推論努力で実行されます。Artificial Analysisの結果は、2026年11月9日に公開されたIntelligence Index v5によるものです。タスクあたりのコストは各モデルのリスト価格を使用しています。内部結果はMetaの評価スイートによるものです。Personal Superintelligence Index(PSI)は8つの評価の内部合成です:Agents' Last Exam、AutomationBench、FocusBench、JobBench、OfficeQA Pro、GDP.pdf、GDP.xlsx、VBT。Terminal-Bench 4.0は各モデルの最高公開ハーネスを使用しています:mini-swe-agent(Muse Ember)、Claude Code(Claude Haiku 5.5)、Codex(GPT-6 Luna)。OSWorld 2.1は部分点報酬を使用し、PerceptionBenchはツールでスコアリングされます。

  4. Retro_Dev

    モデルがこれまでで「最小」だと言われたとき、オープンウェイトであってほしいと本当に期待していました。ウェイトが見つかりません、悲しい :(

  5. kbrannigan

    これは初期のPC時代とまったく同じように感じ始めています。さまざまな形と色のコンピュータモデルが次々と出てきましたが、最終的にはマウス、キーボード、モニターに落ち着きました。

    ほとんどの人はオフィススイートを使います:Word、スプレッドシート、プレゼンテーション、データベース。

    LLMでもまったく同じことが起こり、万能モデルではなく特化型モデルになるに違いありません。

    弁護士用、コーダー用、会計士用、デザイナー用など…

  6. open-paren

    これが「crouton alpha」ステルスモデルだったと思います

    https://openrouter.ai/stealth/crouton-alpha

  7. minimaxir

    > 入力トークン100万あたり$0.10、キャッシュされた入力トークン100万あたり$0.004、出力トークン100万あたり$0.50です。

    注目すべきはキャッシュコストが入力の4%であることです。Luna/Haikuの入力の10%と比較して。

  8. segmondy

    何が小さいのか?サイズを知っている人はいますか?どこにも見当たりません。現在のラインナップと比較して小さいのでしょうか?とにかく、最後にMetaを試したのはllama4でした。llama4がどれほど悪くなったかだけでなく、Zuckの動きもあって身を引きました。ここでMetaを使っている人はいますか?私の周りでは誰も使っていないようですが、きっと使っている人もいるでしょう。

この日のほかの記事

2026-11-09