O Muse Ember Meta é o novo modelo de inteligência artificial lançado pela Meta nesta segunda-feira (9 de novembro de 2026). É o menor e mais eficiente até o momento, projetado especialmente para as tarefas repetitivas que agentes de IA executam o dia todo, como chamadas de ferramentas, subtarefas de codificação, roteamento, extração de dados e análise de documentos longos.
O que o Muse Ember oferece
Segundo a Meta, o Ember entrega mais inteligência por dólar do que o Claude Haiku 5.5 da Anthropic ou o GPT-6 Luna da OpenAI em qualquer configuração de raciocínio. Ele iguala o melhor score do Haiku com cerca de um terço do custo e supera todas as configurações do Luna. O modelo se posiciona na fronteira de eficiência do ranking da Artificial Analysis.
O preço é de US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de tokens de saída. Ele conta com janela de contexto de 1 milhão de tokens e pode gerar até 512 mil tokens de saída. Além disso, é multimodal nativo, processando texto, imagens, áudio e vídeo sem necessidade de modelos separados.
Desempenho em benchmarks
No Artificial Analysis Intelligence Index, o Ember alcança 36 no nível máximo de raciocínio, o mesmo que o Haiku 5.5, mas a cerca de US$ 0,14 por tarefa contra US$ 0,41 do concorrente. Em testes de agentes e codificação, ele lidera em várias métricas, embora o Haiku se saia melhor em algumas tarefas de engenharia real como FrontierCode.
A Meta indica que o Ember é ideal para ser pareado com modelos maiores como o Muse Wonder: o Wonder planeja as tarefas complexas, enquanto o Ember executa o volume de trabalho repetitivo.
Disponibilidade e contexto
O modelo está disponível hoje na Meta Model API e no Muse Code, com o ID muse-ember-1.0. É o quarto modelo da linha Muse, após Spark, Glimmer e Wonder, e o primeiro treinado usando o Muse Wonder Full.
Parceiros como Box, Cloudflare e Oracle já testaram o modelo em tarefas empresariais e relatam boa precisão, velocidade e eficiência de tokens.
Por Grok
