Meta、最も小さく効率の高いAIモデル「Muse Ember」を公開 入力100万トークン0.10ドル、費用当たりの性能でHaiku 5.5を上回ると説明 Google Cloudでも提供

エージェントの繰り返し作業に向けた最小モデル

米Metaは11月9日付の公式ブログで、AIモデル「Muse Ember」を公開した。同社は「最も小さく、最も効率の高いモデル」と位置づけ、複雑な推論を伴う作業の実行と、AIエージェントが一日中繰り返す仕事に向けたと説明した。ツールの呼び出し、プログラム作成の細かな作業、作業の振り分け、情報の抜き出し、長い文書の読み取りを例に挙げている。

Metaは、Muse Emberで同社のモデルの品ぞろえが整ったとし、最も難しい問題には「Muse Wonder」、プログラム作成とエージェントの作業には「Muse Spark」と役割を分けた。Muse Emberは、繰り返し発生するプログラム作成やエージェントの作業を大量にこなすモデルとし、Artificial Analysisの評価の1タスク当たり約0.14ドルで動くと説明した。「Muse Wonder Full」を使って学習した最初のモデルだという。難しい問題ではMuse Wonderが計画を立て、Muse Emberが量の多い作業を受け持つ組み合わせも示した。

文章、画像、音声、動画をそのまま理解でき、画面の写真や図表、スキャンした文書、録音や動画を別のモデルなしで扱えるとしている。公開前には、同社の安全性の枠組み「Meta Superintelligence Scaling Framework」で化学・生物、サイバーセキュリティ、制御を失うリスクを評価し、評価した分野ではいずれも高リスクの基準を下回ったとした。

API料金は入力0.10ドル、出力0.50ドル

Muse Emberは同日、開発支援の「Muse Code」と「Meta Model API」で、muse-ember-1.0 の名前で使えるようになった。料金は100万トークン当たり入力0.10ドル、キャッシュ済みの入力0.004ドル、出力0.50ドル。この料金はプロンプトが20万トークンまでの場合で、それより長いと入力0.30ドル、キャッシュ済みの入力0.012ドル、出力1.50ドルになる。

一度に読み込める量（文脈）は100万トークン、1回に出力できる量は最大51万2000トークン（512K）。Metaは、コードの一式や文書の束を1回の呼び出しで読み込めると説明している。「Responses API」にも対応する。

Metaが示した上位のMuse Spark 1.3との比較では、料金はSpark 1.3の入力1.25ドル、出力4.25ドルに対し、Muse Emberは入力0.10ドル、出力0.50ドル。Artificial Analysisの総合指数「Intelligence Index」はSpark 1.3の37に対しMuse Emberは36で、指数の評価1タスク当たりの費用はSpark 1.3の2.39ドルに対し0.14ドルとした。いずれも推論を最も深くした設定（max）の値。

費用当たりの性能はHaiku 5.5とLunaを上回るとMetaが説明

Metaは、Muse Emberがどの推論の設定でも、Anthropicの「Claude Haiku 5.5」やOpenAIの「GPT-6 Luna」より「1ドル当たりの知能が高い」と説明した。Haikuの最高の点数に約3分の1の費用で並び、Lunaのどの設定も上回るとしている。Artificial Analysisの全モデルの一覧でも効率の境界線上にあり、「1タスク当たりの費用がより少なく、点数がより高いモデルはない」という。

根拠として示した図は、Artificial Analysisの総合指数と、指数の評価1タスク当たりの費用を、推論の設定ごとに並べたものだ。Metaは図の説明でMuse Emberの費用を「提案している料金での見積もり」とし、図の下の注では「定価での費用」と記した。脚注では、1タスク当たりの費用は各モデルの定価で計算したとしている。

開発作業の評価ではHaiku 5.5が上回る項目も

Metaが載せたArtificial Analysisの評価（推論はいずれもmax、11月9日時点）では、Muse Emberは業務の流れを最後まで自動でこなすAutomationBench-AA（1回で厳密に正解した割合）で37.8%と、Haiku 5.5の13.9%、GPT-6 Lunaの20.2%を上回った。一方、実際の開発作業をマージできるかで採点するFrontierCode 2.0-AAでは、Haiku 5.5の34.9%に対しMuse Emberは27.2%だった。長い文書を使う専門業務のGDP.pdf-AAは、Muse EmberとLunaが22.8%で並んだ。

Metaの社内評価では、パソコンのアプリを操作するOSWorld 2.1（部分点を認める採点）でMuse Emberが69.5%、Haiku 5.5が68.9%、Lunaが50.5%だった。エージェントの作業をこなすAgents' Last Exam（Linux向けの一部の問題）は61.6%で、Haiku 5.5の57.0%、Lunaの57.1%を上回った。端末でのプログラム作成を測るTerminal-Bench 4.0は、各モデルが公表している最も良い作業の枠組みで比べ、Muse Emberが40.9%、Haiku 5.5が39.2%、Lunaが16.4%だった。枠組みはMuse Emberがmini-swe-agent、Haiku 5.5がClaude Code、LunaがCodex。

Google Cloudでも提供、料金はMetaのAPIと同じ数字

Metaの最高経営責任者（CEO）のマーク・ザッカーバーグ氏は11月9日（日本時間10日午前6時49分）、Muse Ember、Muse Spark 1.3、Muse WonderをGoogle Cloudで使えるようになったとXに投稿した。AlphabetとGoogleのCEOであるスンダー・ピチャイ氏は、約50分後に「モデルガーデンへようこそ」と返信した。

Google Cloudの製品ページは、3つのモデルを「Google Cloudのモデルガーデン」から導入でき、サーバーレスのAPIとして使えると説明している。Metaのモデルについては、専用のエンドポイントか従量課金かなど、料金の方式を選べるとしている。

Google Cloudのパートナーモデルの料金表では、Muse Ember 1.0は入力が20万トークン以下なら100万トークン当たり入力0.10ドル、出力0.50ドル、キャッシュに当たった入力0.004ドル。20万トークンを超えると入力0.30ドル、出力1.50ドル、キャッシュに当たった入力0.012ドルになる。数字はMetaのAPIの料金と同じだ。同じ表ではMuse Spark 1.3が入力1.25ドル、出力4.25ドル、Muse Wonder 1.0が入力4.00ドル、出力20.00ドルで、この2つは長さによらず同じ料金としている。

Metaの公式ブログは、3つのモデルがOracle Cloudでも使えるとしている。Google Cloudで使える地域は、確認した公式ページに記載がない。