# Meta выпустила Muse Ember — недорогую модель на 1 млн токенов

> Новая модель Meta Muse Ember обрабатывает вызовы инструментов, подзадачи программирования и большие документы примерно втрое дешевле аналогов.

Oossa · 2026-11-10 · https://oossa.com/ru/meta-launches-muse-ember-a-cheap-1-million-token-model-for-ai-agents

Лаборатория сверхинтеллекта Meta представила Muse Ember в понедельник, 9 ноября 2026 года. Это самая компактная модель семейства Muse, предназначенная для большого объёма задач в агентных системах: вызова инструментов, подзадач программирования, маршрутизации и разбора длинных документов. По словам Meta, Ember работает с текстом, изображениями, аудио и видео, поддерживает контекстное окно на 1,048,576 токенов и может выдавать до 524,288 токенов в ответе.

Meta позиционирует Ember как рабочую модель в связке с более крупными моделями, например Muse Spark или Muse Wonder. В агентном процессе более мощная модель планирует и рассуждает, а Ember выполняет повторяющиеся недорогие задачи для тысяч объектов. Такой подход призван значительно снизить стоимость каждой задачи.

## Как Ember сравнивается с конкурентами

Meta оценивала Ember по Artificial Analysis Index — бенчмарку, который объединяет тесты на программирование, финансы и автоматизацию бизнес-процессов. По данным Meta, по общему результату Ember сравнялась с Claude Haiku 5.5 от Anthropic, обходясь примерно втрое дешевле за задачу. Она также превзошла модель Luna от OpenAI в том же бенчмарке и показала результат на 17 % выше на наборе из 657 задач для облачных приложений AutomationBench‑AA.

Цены отражают стремление сделать модель недорогой: 10 центов за миллион входных токенов и 50 центов за миллион выходных. Кэширование может снизить стоимость входных токенов до 0.4 цента за миллион. Как указано в документации Model API, для запросов с контекстом более 200 K входных токенов действуют повышенные тарифы.

## Где доступна Ember

Muse Ember уже доступна через Model API от Meta и в Muse Code — в рамках любого плана с оплатой по факту использования или подписки. Модель работает только в стандартном режиме, который предоставляет каждому запросу максимальный объём аппаратных ресурсов. Она принимает запросы в том же формате, что и Muse Spark, поэтому для переключения достаточно изменить ID модели в вызове API.

Разработчики могут использовать Ember для ограниченных задач, которые нужно многократно повторять: например, классифицировать обращения в службу поддержки, создавать подписи к большим наборам изображений, извлекать данные из PDF или запускать команды терминала в рамках более крупного процесса.

## Факты

- Muse Ember представили в понедельник, 9 ноября 2026 года («В понедельник лаборатория сверхинтеллекта Meta выпустила новую модель ИИ под названием Muse Ember»).
- Контекстное окно модели составляет 1,048,576 токенов, а максимальный объём ответа — 524,288 токенов.
- Цена составляет 10 центов за миллион входных токенов и 50 центов за миллион выходных; кэширование может снизить стоимость входных токенов до 0.4 цента за миллион.
- По внутреннему бенчмарку Meta, Ember показывает результат на уровне Claude Haiku 5.5 примерно за треть цены за задачу и опережает конкурентов на 17 % в наборе тестов AutomationBench‑AA.
- Ember поддерживает текстовые данные, изображения, видео, аудио и PDF и работает через Model API от Meta только в стандартном режиме.

## Почему это важно

Для компаний, которые выполняют множество однотипных задач с помощью ИИ — например, распределяют обращения клиентов или обрабатывают документы в больших объёмах, — Muse Ember предлагает более дешёвый способ масштабирования без отказа от работы с разными типами данных. Более низкая цена токена может сократить операционные расходы, однако заявления о результатах бенчмарков пока не подтверждены независимой сторонней проверкой.

## Источники и ссылки

1. [Meta Releases Muse Ember, a 1M-Context Model for High-Volume Agent Work](https://www.marktechpost.com/2026/11/09/meta-muse-ember-small-agent-model/) – MarkTechPost, 2026-11-10
2. [Meta](https://dev.meta.ai/docs/muse-ember?project_id=1082575054202150&team_id=2306091636825706) – Meta
3. [Meta introduces Muse Ember to power cost-efficient AI agents](https://siliconangle.com/2026/11/09/meta-introduces-muse-ember-to-power-cost-efficient-ai-agents/) – SiliconANGLE, 2026-11-10
4. [Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember](https://simonwillison.net/2026/Nov/10/muse-ember/) – Simon Willison, 2026-11-10
5. [Meta releases Muse Ember, a new lightweight model for agent execution](https://techcrunch.com/2026/11/09/meta-releases-muse-ember-a-new-lightweight-model-for-agent-execution/) – TechCrunch, 2026-11-09

Обновлено: 2026-11-10