Meta、AIエージェントなどの軽作業向けAIモデル「Muse Ember」を発表、“1ドルあたりの知能”なら優位

「Muse Ember」

　米Metaは11月9日（現地時間）、新しいAIモデル「Muse Ember」を発表した。同社が“もっとも小さく、もっとも効率的”とうたうモデルで、ツール呼び出しやコーディングのサブタスク、ルーティング、情報抽出、長文ドキュメントの解析など、AIエージェントが一日に何度も繰り返すような軽作業向けに設計されているという。

Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.

Muse Ember can carry workflows across apps, call tools in sequence, run tests and make targeted code fixes. With a 1M-token context window and native understanding of text, images, audio and video, it can also work across large document sets and varied inputs.

— AI at Meta (@AIatMeta)November 9, 2026

　「Muse Ember」は、同社の高性能モデル「Muse Wonder Full」を使ってトレーニングされた初めての軽量モデル。ライバルは「Claude Haiku 5.5」や「GPT-6 Luna」だが、同社によると“1ドルあたりの知能”ならばこれらを凌駕するという。

タスクあたりのコストと「Artificial Analysis Intelligence Index」のスコア。「Muse Ember」は低いコストで高いスコアを記録している

おもなベンチマークにおけるスコア。「Muse Ember」はおおむね「Claude Haiku 5.5」、「GPT-6 Luna」よりも高いスコアを記録している

　コンテキストウィンドウは100万トークンで、最大51万2,000トークンの出力に対応。テキスト、画像、音声、動画をネイティブに理解できるため、スクリーンショットやグラフ、スキャンした書類、ボイスメモや会議の録音などを別のモデルなしで扱える。

　コストよりも難しい課題への挑戦を重視する場合は「Muse Wonder」、一般的なコーディングとエージェント型ワークフローには「Muse Spark」、大規模に繰り返すコーディングやエージェントのタスクには「Muse Ember」と、モデルを使い分けるとよいだろう。難しい問題では「Muse Wonder」が計画を立て、「Muse Ember」が大量の作業をこなすといった組み合わせも考えられる。

　「Muse Ember」は同日より、コーディングエージェント「Muse Code」と「Meta Model API」で「muse-ember-1.0」として利用可能。API価格は100万トークンあたり入力0.1ドル、キャッシュ入力0.004ドル、出力0.5ドル（プロンプトが20万トークンを超える場合は、それぞれ0.3ドル、0.012ドル、1.5ドル）。「Muse Spark 1.3」の入力1.25ドル、出力4.25ドルと比べると、かなり安価だ。

　なお、「Muse Ember」「Muse Spark」「Muse Wonder」は「Google Cloud」と「Oracle Cloud」でも利用できるようになっているとのこと。