W tym tygodniu Meta zapowiedziała Muse Ember, swój najmniejszy model. Ember nie konkuruje w najtrudniejszych zadaniach wymagających rozumowania. Zamiast tego realizuje powtarzalne kroki w przepływie pracy agenta, podczas gdy większy model, taki jak Muse Wonder, zajmuje się planowaniem.
Muse Ember kosztuje $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych dla promptów do 200 000 tokenów. Meta twierdzi, że oferuje więcej inteligencji na dolara niż Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna, a także że dorównuje najlepszej ocenie Haiku w Artificial Analysis Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie.
W tym artykule pokażę, czym jest Muse Ember, jak wypada pod względem benchmarków i cen oraz gdzie plasuje się na tle większych modeli z rodziny Muse.
Ale czym właściwie jest agent AI? Zapisz się na nasz kurs Introduction to AI Agents i poznaj podstawy w zaledwie 90 minut.
Muse Ember to lekki, multimodalny model rozumujący z Meta Superintelligence Labs. Został zbudowany do pracy, którą agenci powtarzają przez cały dzień, takiej jak wywołania narzędzi, podzadania związane z kodowaniem, routowanie, ekstrakcja danych oraz praca na długich dokumentach.
Przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, dźwięku i wideo, więc agent nie potrzebuje oddzielnego modelu do każdego z nich. Okno kontekstu to 1 milion tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 512 000 tokenów. Możesz z niego korzystać przez Muse Code i Meta Model API.
| | Muse Ember |
|---|
| Deweloper | Meta Superintelligence Labs |
| ID modelu | muse-ember-1.0 |
| Typy wejść | Tekst, obraz, dźwięk, wideo |
| Okno kontekstu | 1 000 000 tokenów |
| Maksymalna odpowiedź | 512 000 tokenów |
| Wsparcie API | Responses API |
| Dostępność | Muse Code, Meta Model API |
Meta mówi, że to „najmniejszy” model, ale chodzi tylko o jego miejsce w portfolio modeli Meta. W ogłoszeniu nie podano liczby parametrów.
Chatbot wykonuje jedno wywołanie modelu na odpowiedź, podczas gdy agent robi ich setki w jednej sesji. Meta twierdzi, że większość jej tokenów trafia na małe, ustrukturyzowane kroki. Na przykład:
- Wyszukiwanie: Przeczytaj plik lub otwórz dokument
- Wywołania narzędzi: Uruchom test lub wywołaj API
- Routowanie: Wyślij każde żądanie do właściwego przepływu pracy
- Edycje: Zaktualizuj aplikację po celowanej zmianie w kodzie
Większość z tych kroków nie wymaga modelu z czołówki, ale koszt się kumuluje. Nawet mała oszczędność na wywołanie ma znaczenie, gdy agent wykonuje ich setki lub tysiące.
Odpowiedzią Meta jest podział pracy: „Muse Wonder planuje, Muse Ember obsługuje wolumen”. Wonder bierze na siebie trudne rozumowanie, a Ember realizuje powtarzalne kroki.
Załóżmy, że zespół migruje duży kod do nowego frameworka. Wonder planuje kolejność zmian i dzieli pracę na zadania. Ember następnie czyta każdy plik, wprowadza celowaną poprawkę i uruchamia testy — setki razy z rzędu.
Benchmarki Muse Ember
Według Meta Muse Ember dostarcza konkurencyjną inteligencję przy znacznie niższym koszcie niż inne małe modele. W Artificial Analysis Intelligence Index Ember i Claude Haiku 5.5 zdobywają po 36 punktów, a GPT-6 Luna — 28. Różnica dotyczy kosztu na zadanie: około $0.14 dla Ember, wobec około $0.41 dla Haiku i $0.15 dla Luny.
| Benchmark | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 36 | 36 | 28 |
| AutomationBench-AA | 37,8% | 13,9% | 20,2% |
| Agents’ Last Exam | 61,6% | 57,0% | 57,1% |
| Terminal-Bench 4.0 | 40,9% | 39,2% | 16,4% |
| FrontierCode 2.0-AA | 27,2% | 34,9% | 25,2% |
Meta zgłosiła te wyniki 9 listopada 2026 r., przy maksymalnym wysiłku rozumowania. Intelligence Index, AutomationBench-AA i FrontierCode 2.0-AA pochodzą z Artificial Analysis. Agents' Last Exam to wewnętrzna ewaluacja Meta. Terminal-Bench 4.0 korzysta z najlepszego opublikowanego „harnessu” każdego modelu. Pełne szczegóły znajdziesz w raporcie ewaluacyjnym Meta.
Przepływy pracy agentów
Największa przewaga Ember jest na AutomationBench-AA, który mierzy kompleksowe przepływy pracy biznesowej. Ember zdobywa 37,8%, wobec 13,9% dla Haiku i 20,2% dla Luny.
W Agents' Last Exam przewaga jest mniejsza — 61,6% wobec 57,0% i 57,1%. To wewnętrzna ewaluacja Meta na podzbiorze Linuksa, więc to wynik Meta.
Kodowanie
Ember uzyskuje 40,9% w Terminal-Bench 4.0, wobec 39,2% dla Haiku i 16,4% dla Luny. Jednak każdy model był uruchamiany w swoim własnym „harnessie”, więc porównanie nie jest w pełni równorzędne. W Artificial Analysis Coding Agent Index Ember zdobywa 46, wobec 37 dla Haiku i 31 dla Luny.
Haiku wygrywa w FrontierCode 2.0-AA, który ocenia zadania inżynierskie pod kątem możliwości scalenia (mergeability). Uzyskuje 34,9%, wobec 27,2% dla Ember i 25,2% dla Luny.
Zadania multimodalne
W porównaniu z Haiku różnice w multimodalności nie są szczególnie widoczne. W OSWorld 2.1, teście korzystania z komputera, Ember zdobywa 69,5% przy częściowym punktowaniu, wobec 68,9% dla Haiku i 50,5% dla Luny.
W PerceptionBench, który mierzy drobne szczegóły wizualne, uzyskuje 80,6% z narzędziami, wobec 78,6% i 62,8%. Oba to wewnętrzne ewaluacje Meta. W GDP.pdf-AA, obejmującym pracę profesjonalną na długich dokumentach, Ember i Luna remisują po 22,8%, a Haiku ma 20,8%.
Muse Ember vs Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna
Wszystkie trzy modele mają cenę wyjściową $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych dla krótkich promptów. Dlatego warto je porównać i zauważyć różnice.
Pod względem inteligencji na dolara Meta twierdzi, że Ember dorównuje najlepszej ocenie Haiku w Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie — mniej więcej $0.14 wobec $0.41. Ceny za token są takie same, więc różnica wynika z tego, ile tokenów każdy model zużywa na zadanie. Luna kosztuje podobnie do Ember — około $0.15 na zadanie — ale zdobywa 28 zamiast 36 punktów.
Ember prowadzi też w testach agentowych i multimodalnych Meta. To jedyny z trójki model przyjmujący dźwięk i wideo, a także pozwala na do 512 000 tokenów w odpowiedzi, wobec 128 000 u pozostałych dwóch. Okna kontekstu są zbliżone.
Haiku jest mocniejsze w jednym obszarze. Uzyskuje wyższy wynik w FrontierCode 2.0-AA, który ocenia zadania inżynierskie przez pryzmat możliwości scalenia. To ważne, jeśli twoi agenci piszą kod trafiający bezpośrednio do repozytorium.
Ember wygląda na dobrą opcję do wysokowolumenowych przepływów złożonych z rutynowych kroków. Ale Meta wybrała i przedstawiła te porównania, więc przetestuj model na własnym obciążeniu, zanim się przerzucisz.
| | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|
| Cena za 1M tokenów (wejście/wyjście) | $0.10 / $0.50 | $0.10 / $0.50 | $0.10 / $0.50 |
| Wyższe stawki od | 200K tokenów | 100K tokenów | 272K tokenów |
| Okno kontekstu | 1M tokenów | 1M tokenów | 1,05M tokenów |
| Maksymalna odpowiedź | 512K tokenów | 128K tokenów | 128K tokenów |
| Typy wejść | Tekst, obraz, dźwięk, wideo | Tekst, obraz | Tekst, obraz |
| Wynik w Indeksie | 36 | 36 | 28 |
| Koszt na zadanie w Indeksie | Około $0.14 | Około $0.41 | Około $0.15 |
Wyniki Indeksu i koszt na zadanie podano przy maksymalnym wysiłku rozumowania. Szczegóły cen dla Haiku 5.5 i GPT-6 Luna pochodzą z ich opublikowanych stawek.
Ceny i dostępność Muse Ember
Oto koszt Muse Ember za milion tokenów dla promptów do 200 000 tokenów wejściowych:
| Użycie API | Cena za 1M tokenów |
|---|
| Wejście | $0.10 |
| Wejście z cache | $0.004 |
| Wyjście | $0.50 |
Dłuższe prompty kosztują więcej. Powyżej 200 000 tokenów wejściowych stawki Meta rosną do $0.30 za wejście i $1.50 za wyjście, a wejście z cache do $0.012.
To trzykrotność ceny dla krótkich promptów. Zatem ceny z nagłówka nie dotyczą każdej długości kontekstu — jeśli twoi agenci regularnie wysyłają bardzo duże prompty, weź to pod uwagę w planowaniu.
ID modelu w API to muse-ember-1.0, a Ember obsługuje Responses API. Możesz z niego korzystać przez Muse Code i Meta Model API. Meta wymienia go też w Google Cloud i Oracle Cloud.
Meta opisuje modele Muse jako portfolio, gdzie każdy jest zbudowany do innego zadania.
Muse Wonder
Wonder służy do najtrudniejszych problemów, takich jak wymagające rozumowanie i złożone zadania. W przepływie pracy agenta to model, który planuje.
Muse Spark
Spark jest przeznaczony do kodowania i szerszych przepływów agentowych. W porównaniu Meta Spark 1.3 zdobywa 37 w Intelligence Index wobec 36 dla Ember, ale kosztuje $2.39 na zadanie wobec $0.14. Cena katalogowa to $1.25 za milion tokenów wejściowych i $4.25 za milion tokenów wyjściowych.
Muse Ember
Ember służy do powtarzalnych zadań kodowania i agentowych w skali. Meta mówi, że to także pierwszy model trenowany z Muse Wonder Full.
Co deweloperzy mogą zbudować z Muse Ember?
Ogłoszenie Meta i jej wczesni testerzy wskazują kilka konkretnych zastosowań:
- Analiza dokumentów: Box użył go do oceniania umów względem playbooka negocjacyjnego, klauzula po klauzuli
- Praca na repozytoriach: Cloudflare użył go do analizy wielu repozytoriów, a Meta mówi, że potrafi uruchamiać testy i wprowadzać celowane poprawki
- Ekstrakcja multimodalna: Potrafi czytać skany dokumentów lub pracować na nagraniach spotkań
- Przepływy między aplikacjami: Potrafi pobierać rekordy i aktualizować systemy w różnych aplikacjach
Załóżmy, że agent wsparcia klienta otrzymuje prośbę o zwrot z dołączonym zrzutem ekranu. Większy model decyduje, jak rozwiązać sprawę. Ember następnie czyta zrzut, pobiera rekord zamówienia i aktualizuje zgłoszenie.
Ta sama sekwencja wykonuje się dla każdego zgłoszenia, więc cena za wywołanie decyduje o koszcie całej kolejki.
Co Muse Ember oznacza dla przyszłości agentów AI
Liczbą, na którą warto patrzeć, jest koszt na ukończone zadanie, a nie koszt na token. Model z niską ceną za token może być drogi, jeśli potrzebuje wielu tokenów, by dokończyć pracę.
To zmienia sposób wyboru modeli. Zamiast szukać najsilniejszego, dopasowujesz każdy krok do odpowiedniej zdolności i ceny. Większy model planuje, mniejszy realizuje powtarzalne kroki, a multimodalny model jak Ember czyta zrzuty ekranu i nagrania bez potrzeby osobnych modeli do każdego typu.
Przy długich, autonomicznych przepływach rutynowe kroki muszą być tanie, by cały przebieg był opłacalny.
Ale Meta nie jest jedynym laboratorium oferującym mały model do tej roli. Haiku 5.5 i GPT-6 Luna mają tę samą cenę za token, więc również miej je na uwadze.
Wnioski
Muse Ember jest zbudowany pod kątem powtarzalnej pracy, którą agenci AI wykonują cały dzień. Kosztuje $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych, ma okno kontekstu 1 milion tokenów i przyjmuje wejścia w postaci tekstu, obrazu, dźwięku i wideo. Meta podaje, że dorównuje wynikowi Haiku 5.5 w Artificial Analysis Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie.
Ma działać obok większych modeli, takich jak Muse Wonder, który planuje, gdy Ember wykonuje powtarzalne kroki. Ale większość tych porównań przeprowadziła Meta, więc twoje wyniki i oszczędności będą zależeć od twojego obciążenia i sposobu ewaluacji.
Kluczowy wniosek jest taki, że jeśli Meta ma rację, kolejna przewaga konkurencyjna w agentach AI może wynikać równie mocno z tego, jak sprytnie system dzieli pracę, co z możliwości jego największego modelu.
Jakie są najlepsze agenty AI w 2026? Przeczytaj nasz wpis na blogu, by porównać frameworki, narzędzia no-code, platformy dla przedsiębiorstw i uzyskać instrukcje krok po kroku, jak wybrać i wdrożyć automatyzację agentową.
W tym tygodniu Meta zapowiedziała Muse Ember, swój najmniejszy model. Ember nie konkuruje w najtrudniejszych zadaniach wymagających rozumowania. Zamiast tego realizuje powtarzalne kroki w przepływie pracy agenta, podczas gdy większy model, taki jak Muse Wonder, zajmuje się planowaniem.
Muse Ember kosztuje $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych dla promptów do 200 000 tokenów. Meta twierdzi, że oferuje więcej inteligencji na dolara niż Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna, a także że dorównuje najlepszej ocenie Haiku w Artificial Analysis Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie.
W tym artykule pokażę, czym jest Muse Ember, jak wypada pod względem benchmarków i cen oraz gdzie plasuje się na tle większych modeli z rodziny Muse.
Ale czym właściwie jest agent AI? Zapisz się na nasz kurs Introduction to AI Agents i poznaj podstawy w zaledwie 90 minut.
Czym jest Meta Muse Ember?
Muse Ember to lekki, multimodalny model rozumujący z Meta Superintelligence Labs. Został zbudowany do pracy, którą agenci powtarzają przez cały dzień, takiej jak wywołania narzędzi, podzadania związane z kodowaniem, routowanie, ekstrakcja danych oraz praca na długich dokumentach.
Przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, dźwięku i wideo, więc agent nie potrzebuje oddzielnego modelu do każdego z nich. Okno kontekstu to 1 milion tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 512 000 tokenów. Możesz z niego korzystać przez Muse Code i Meta Model API.
Meta mówi, że to „najmniejszy” model, ale chodzi tylko o jego miejsce w portfolio modeli Meta. W ogłoszeniu nie podano liczby parametrów.
Dlaczego Meta zbudowała Muse Ember dla agentów AI
Chatbot wykonuje jedno wywołanie modelu na odpowiedź, podczas gdy agent robi ich setki w jednej sesji. Meta twierdzi, że większość jej tokenów trafia na małe, ustrukturyzowane kroki. Na przykład:
Większość z tych kroków nie wymaga modelu z czołówki, ale koszt się kumuluje. Nawet mała oszczędność na wywołanie ma znaczenie, gdy agent wykonuje ich setki lub tysiące.
Odpowiedzią Meta jest podział pracy: „Muse Wonder planuje, Muse Ember obsługuje wolumen”. Wonder bierze na siebie trudne rozumowanie, a Ember realizuje powtarzalne kroki.
Załóżmy, że zespół migruje duży kod do nowego frameworka. Wonder planuje kolejność zmian i dzieli pracę na zadania. Ember następnie czyta każdy plik, wprowadza celowaną poprawkę i uruchamia testy — setki razy z rzędu.
Benchmarki Muse Ember
Według Meta Muse Ember dostarcza konkurencyjną inteligencję przy znacznie niższym koszcie niż inne małe modele. W Artificial Analysis Intelligence Index Ember i Claude Haiku 5.5 zdobywają po 36 punktów, a GPT-6 Luna — 28. Różnica dotyczy kosztu na zadanie: około $0.14 dla Ember, wobec około $0.41 dla Haiku i $0.15 dla Luny.
Meta zgłosiła te wyniki 9 listopada 2026 r., przy maksymalnym wysiłku rozumowania. Intelligence Index, AutomationBench-AA i FrontierCode 2.0-AA pochodzą z Artificial Analysis. Agents' Last Exam to wewnętrzna ewaluacja Meta. Terminal-Bench 4.0 korzysta z najlepszego opublikowanego „harnessu” każdego modelu. Pełne szczegóły znajdziesz w raporcie ewaluacyjnym Meta.
Przepływy pracy agentów
Największa przewaga Ember jest na AutomationBench-AA, który mierzy kompleksowe przepływy pracy biznesowej. Ember zdobywa 37,8%, wobec 13,9% dla Haiku i 20,2% dla Luny.
W Agents' Last Exam przewaga jest mniejsza — 61,6% wobec 57,0% i 57,1%. To wewnętrzna ewaluacja Meta na podzbiorze Linuksa, więc to wynik Meta.
Kodowanie
Ember uzyskuje 40,9% w Terminal-Bench 4.0, wobec 39,2% dla Haiku i 16,4% dla Luny. Jednak każdy model był uruchamiany w swoim własnym „harnessie”, więc porównanie nie jest w pełni równorzędne. W Artificial Analysis Coding Agent Index Ember zdobywa 46, wobec 37 dla Haiku i 31 dla Luny.
Haiku wygrywa w FrontierCode 2.0-AA, który ocenia zadania inżynierskie pod kątem możliwości scalenia (mergeability). Uzyskuje 34,9%, wobec 27,2% dla Ember i 25,2% dla Luny.
Zadania multimodalne
W porównaniu z Haiku różnice w multimodalności nie są szczególnie widoczne. W OSWorld 2.1, teście korzystania z komputera, Ember zdobywa 69,5% przy częściowym punktowaniu, wobec 68,9% dla Haiku i 50,5% dla Luny.
W PerceptionBench, który mierzy drobne szczegóły wizualne, uzyskuje 80,6% z narzędziami, wobec 78,6% i 62,8%. Oba to wewnętrzne ewaluacje Meta. W GDP.pdf-AA, obejmującym pracę profesjonalną na długich dokumentach, Ember i Luna remisują po 22,8%, a Haiku ma 20,8%.
Muse Ember vs Claude Haiku 5.5 i GPT-6 Luna
Wszystkie trzy modele mają cenę wyjściową $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych dla krótkich promptów. Dlatego warto je porównać i zauważyć różnice.
Pod względem inteligencji na dolara Meta twierdzi, że Ember dorównuje najlepszej ocenie Haiku w Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie — mniej więcej $0.14 wobec $0.41. Ceny za token są takie same, więc różnica wynika z tego, ile tokenów każdy model zużywa na zadanie. Luna kosztuje podobnie do Ember — około $0.15 na zadanie — ale zdobywa 28 zamiast 36 punktów.
Ember prowadzi też w testach agentowych i multimodalnych Meta. To jedyny z trójki model przyjmujący dźwięk i wideo, a także pozwala na do 512 000 tokenów w odpowiedzi, wobec 128 000 u pozostałych dwóch. Okna kontekstu są zbliżone.
Haiku jest mocniejsze w jednym obszarze. Uzyskuje wyższy wynik w FrontierCode 2.0-AA, który ocenia zadania inżynierskie przez pryzmat możliwości scalenia. To ważne, jeśli twoi agenci piszą kod trafiający bezpośrednio do repozytorium.
Ember wygląda na dobrą opcję do wysokowolumenowych przepływów złożonych z rutynowych kroków. Ale Meta wybrała i przedstawiła te porównania, więc przetestuj model na własnym obciążeniu, zanim się przerzucisz.
Wyniki Indeksu i koszt na zadanie podano przy maksymalnym wysiłku rozumowania. Szczegóły cen dla Haiku 5.5 i GPT-6 Luna pochodzą z ich opublikowanych stawek.
Ceny i dostępność Muse Ember
Oto koszt Muse Ember za milion tokenów dla promptów do 200 000 tokenów wejściowych:
Dłuższe prompty kosztują więcej. Powyżej 200 000 tokenów wejściowych stawki Meta rosną do $0.30 za wejście i $1.50 za wyjście, a wejście z cache do $0.012.
To trzykrotność ceny dla krótkich promptów. Zatem ceny z nagłówka nie dotyczą każdej długości kontekstu — jeśli twoi agenci regularnie wysyłają bardzo duże prompty, weź to pod uwagę w planowaniu.
ID modelu w API to
muse-ember-1.0, a Ember obsługuje Responses API. Możesz z niego korzystać przez Muse Code i Meta Model API. Meta wymienia go też w Google Cloud i Oracle Cloud.Jak Muse Ember wpisuje się w rodzinę modeli AI Meta
Meta opisuje modele Muse jako portfolio, gdzie każdy jest zbudowany do innego zadania.
Muse Wonder
Wonder służy do najtrudniejszych problemów, takich jak wymagające rozumowanie i złożone zadania. W przepływie pracy agenta to model, który planuje.
Muse Spark
Spark jest przeznaczony do kodowania i szerszych przepływów agentowych. W porównaniu Meta Spark 1.3 zdobywa 37 w Intelligence Index wobec 36 dla Ember, ale kosztuje $2.39 na zadanie wobec $0.14. Cena katalogowa to $1.25 za milion tokenów wejściowych i $4.25 za milion tokenów wyjściowych.
Muse Ember
Ember służy do powtarzalnych zadań kodowania i agentowych w skali. Meta mówi, że to także pierwszy model trenowany z Muse Wonder Full.
Co deweloperzy mogą zbudować z Muse Ember?
Ogłoszenie Meta i jej wczesni testerzy wskazują kilka konkretnych zastosowań:
Załóżmy, że agent wsparcia klienta otrzymuje prośbę o zwrot z dołączonym zrzutem ekranu. Większy model decyduje, jak rozwiązać sprawę. Ember następnie czyta zrzut, pobiera rekord zamówienia i aktualizuje zgłoszenie.
Ta sama sekwencja wykonuje się dla każdego zgłoszenia, więc cena za wywołanie decyduje o koszcie całej kolejki.
Co Muse Ember oznacza dla przyszłości agentów AI
Liczbą, na którą warto patrzeć, jest koszt na ukończone zadanie, a nie koszt na token. Model z niską ceną za token może być drogi, jeśli potrzebuje wielu tokenów, by dokończyć pracę.
To zmienia sposób wyboru modeli. Zamiast szukać najsilniejszego, dopasowujesz każdy krok do odpowiedniej zdolności i ceny. Większy model planuje, mniejszy realizuje powtarzalne kroki, a multimodalny model jak Ember czyta zrzuty ekranu i nagrania bez potrzeby osobnych modeli do każdego typu.
Przy długich, autonomicznych przepływach rutynowe kroki muszą być tanie, by cały przebieg był opłacalny.
Ale Meta nie jest jedynym laboratorium oferującym mały model do tej roli. Haiku 5.5 i GPT-6 Luna mają tę samą cenę za token, więc również miej je na uwadze.
Wnioski
Muse Ember jest zbudowany pod kątem powtarzalnej pracy, którą agenci AI wykonują cały dzień. Kosztuje $0.10 za milion tokenów wejściowych i $0.50 za milion tokenów wyjściowych, ma okno kontekstu 1 milion tokenów i przyjmuje wejścia w postaci tekstu, obrazu, dźwięku i wideo. Meta podaje, że dorównuje wynikowi Haiku 5.5 w Artificial Analysis Intelligence Index przy około jednej trzeciej kosztu na zadanie.
Ma działać obok większych modeli, takich jak Muse Wonder, który planuje, gdy Ember wykonuje powtarzalne kroki. Ale większość tych porównań przeprowadziła Meta, więc twoje wyniki i oszczędności będą zależeć od twojego obciążenia i sposobu ewaluacji.
Kluczowy wniosek jest taki, że jeśli Meta ma rację, kolejna przewaga konkurencyjna w agentach AI może wynikać równie mocno z tego, jak sprytnie system dzieli pracę, co z możliwości jego największego modelu.
Jakie są najlepsze agenty AI w 2026? Przeczytaj nasz wpis na blogu, by porównać frameworki, narzędzia no-code, platformy dla przedsiębiorstw i uzyskać instrukcje krok po kroku, jak wybrać i wdrożyć automatyzację agentową.