Muse Ember : le nouveau modèle de Meta pour concurrencer Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna

Un modèle léger pensé pour le travail répétitif des agents

Meta vient tout juste de dévoiler Muse Ember, son nouveau modèle « le plus petit et le plus efficace pour l’exécution de raisonnements complexes », dans le cadre de tâches qu’un agent répète toute la journée. Dans les exemples cités par Meta, on retrouve les appels d’outils, les sous-tâches de code, le routage, l’extraction de données ou encore l’analyse de longs documents.

En outre, le modèle accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo en entrée. Un agent peut ainsi lire une capture d’écran ou un document scanné, ou traiter un mémo vocal et un enregistrement de réunion, sans passer par un second modèle. Sa fenêtre de contexte atteint 1 million de tokens, avec jusqu’à 512 000 tokens en sortie. Meta indique qu’un code source complet ou un ensemble de documents tient ainsi dans un seul appel.

Pour les tâches les plus difficiles, Meta recommande d’associer Ember à Muse Wonder, son modèle de pointe. Le groupe résume la répartition des rôles ainsi : « Muse Wonder planifie, Muse Ember gère le volume ». Ember est le premier modèle entraîné à partir de Muse Wonder Full, la version la plus puissante de la famille.

Ember complète donc une gamme qui compte désormais trois niveaux :

• Muse Wonder pour les problèmes les plus difficiles,
• Muse Spark pour le code et les workflows agentiques,
• Muse Ember pour les tâches répétables à grande échelle.

Que vaut Muse Ember face à Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna ?

Meta compare Ember à Claude Haiku 5.5 et à GPT-6 Luna sur l’indice d’Artificial Analysis, en rapportant le score au coût par tâche pour chaque niveau de raisonnement. Au réglage maximal, Ember obtient 36 comme Haiku 5.5, et devance Luna (28). Meta affirme qu’il égale le meilleur score de Haiku pour environ un tiers du coût.

Claude Haiku 5.5 garde en revanche l’avantage sur FrontierCode 2.0, qui juge des tâches d’ingénierie réelles sur leur capacité à être fusionnées dans une base de code. Il obtient 35 %, contre 27 % pour Ember.

Comment accéder à Muse Ember ?

Muse Ember est disponible dès aujourd’hui dans Muse Code et via la Meta Model API, sous l’identifiant muse-ember-1.0. Il prend en charge la Responses API. Meta le propose également sur Google Cloud et Oracle Cloud, comme Muse Spark et Muse Wonder.