Meta AIは2026年11月10日(現地時間)、同社最小かつ最も効率的なモデル「Muse Ember」を発表した。このモデルは、複雑な推論実行、エージェントによるツール呼び出し、コーディングサブタスク、ルーティング、抽出、長文ドキュメント解析などの多様なタスク向けに設計されている。競合するGPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5と短いプロンプトにおける価格は同等に設定されており、パフォーマンスとコスト効率のバランスを追求している。
Simon Willison’s Weblogが2026年11月10日(現地時間)付けで報じたところによると、Meta AIは、既存のClaude Haiku 5.5 (クロード・ハイク 5.5) やGPT-6 Luna (ジーピーティー・シックス・ルナ) が属するカテゴリーの市場にMuse Ember (ミューズ・エンバー)を投入する。
Muse Emberは、短いプロンプトの場合、入力トークン100万あたり0.10ドル、出力トークン100万あたり0.50ドルで提供される。これは、GPT-6 LunaおよびClaude Haiku 5.5と同じ価格設定である。一方、同時に言及されているClaude Fable 5.2 (クロード・フェイブル 5.2) は、入力100万トークンあたり8ドル、出力100万トークンあたり40ドルと、Muse Emberの80倍の価格設定となっている。
プロンプトが長くなるにつれて料金体系は複雑になる。Luna、Ember、Haikuはいずれも最大100万入力トークンに対応するが、特定の閾値を超えると価格が上昇する。Muse Ember 1.0の場合、20万トークンまでは上記の料金が適用され、20万トークンを超えると入力トークン100万あたり0.30ドル、出力トークン100万あたり1.50ドルとなる。この閾値を考慮すると、Muse EmberはGPT-6 LunaとClaude Haiku 5.5の中間の価格帯に位置付けられる。
同記事は、近年のモデルにおいては、同じ問題を解決するためにモデルが異なる数の推論トークンを使用するため、単純なトークン単価の比較は意味をなさなくなっていると指摘している。有用な評価指標としてArtificial Analysis (アーティフィシャル・アナリシス) が挙げられており、Muse EmberモデルはArtificial AnalysisのIntelligence Index vs. Cost per Taskチャートにおいて、パレート最適解の線上に位置するとされている。Meta AIは、Artificial Analysisの完全なリーダーボードにおいてno model scores higher for less per taskであると発表している。
Muse Emberは「minimal」「low」「medium」「high」「xhigh」「max」の6段階の推論レベルを持つ。モデルによる画像生成テストでは、推論レベルが視覚的な品質に必ずしも直接的に対応しない結果が見られたものの、Muse Emberで生成された画像は、品質が40倍のコストを要する既存モデルのレベルに匹敵すると評価された。
参考: Simon Willison’s Weblog (アーカイブ) — 2026年11月10日 16:28 (JST)
原文ハイライト"no model scores higher for less per task"