コスト3分の1でClaude Haiku 5.5に並ぶ、メタの最小AI「Muse Ember」が登場した衝撃

　メタは9日（米国時間）、最小かつ最高効率をうたうAIモデル「Muse Ember」を発表した。ツール呼び出し、コーディングの補助、ルーティング、データ抽出、長文の解析など、AIエージェントが一日中繰り返す作業に向けたモデルという。

　メタは、1ドル当たりの知能で、アンソロピックの「Claude Haiku 5.5」やOpenAIの「GPT-6 Luna」を、どの推論設定でも上回ると主張している。第三者機関Artificial Analysisの知能指数では、Haiku 5.5の最高スコア（36.2）に約3分の1のコストで並び、GPT-6 Lunaの全設定を上回ったという。1タスク当たりのコストはEmberが0.136ドル（約21円）、Haiku 5.5の最高設定は0.411ドル（約65円）だった。

　エージェント関連の指標では、企業の業務フローを端から端までこなす「AutomationBench-AA」でEmberが37.8％を記録し、Haiku 5.5の13.9％、GPT-6 Lunaの20.2％を上回った。実際のエージェント環境でのコーディングを測る「Coding Agent Index-AA」でも、Emberが46、Haiku 5.5が37、GPT-6 Lunaが31だった。

　提供は同日から、メタのAPI基盤「Meta Model API」とコーディングエージェント「Muse Code」で始まった。モデル名は「muse-ember-1.0」で、テキスト、画像、音声、動画を扱える。料金は100万トークン当たり、入力が0.10ドル（約16円）、出力が0.50ドル（約79円）。コンテキスト長は100万トークン、最大出力は51万2000トークンで、コードベース全体や文書一式を1回の呼び出しで読み込める。プロンプトが20万トークンを超える場合は、入力0.30ドル（約47円）、出力1.50ドル（約237円）に上がる。

　Emberは、最上位モデル「Muse Wonder」のFull版「Muse Wonder Full」を使って初めて訓練したモデルという。難問の計画はMuse Wonderが担い、大量の実行をEmberが受け持つ使い方を想定する。

　先行利用した企業からの評価も公開された。Boxのヤショーダ・バブナニ氏（AI製品担当VP）は、契約書を交渉方針に照らして条項ごとに採点し、全体のリスク評価を正しく導けると説明した。Clineのサオード・リズワン創業者は、費用を抑えたいチームがサブエージェントとして動かす用途に向くと評価している。