Apresentando nosso menor e mais eficiente modelo: Muse Ember
Apresentando nosso menor e mais eficiente modelo: Muse Ember. A Meta AI acaba de lançar sua entrada na categoria Claude Haiku/GPT Luna: Muse Ember, que eles descrevem como:
(…) nosso menor e mais eficiente modelo projetado para execução de raciocínios complexos e os agentes de trabalho repetem o dia todo: chamadas de ferramentas, subtarefas de codificação, roteamento, extração e análise longa de documentos.
Para prompts mais curtos, o preço é o mesmo do GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5 – ambos custam tokens de entrada de US$ 0,10/milhão e de saída de US$ 0,50/milhão. O outro grande lançamento de modelo de hoje, Claude Fable 5.2, é 80x esse preço por US$ 8/US$ 40.
O preço é um pouco menos simples, pois os prompts ficam mais longos. Luna, Ember e Haiku suportam até um milhão de tokens de entrada, mas também têm um limite após o qual o preço sobe. Tirando que limite em conta Ember tem um preço entre os dois outros:
| Modelo | Tamanho do prompt | Entrada ($/M) | Entrada em cache | Saída |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Lua | ≤272 mil | US$ 0,10 | US$ 0,01 | US$ 0,50 |
| >272 mil | US$ 0,20 | US$ 0,02 | US$ 0,75 | |
| Musa Ember 1.0 | ≤200 mil | US$ 0,10 | US$ 0,004 | US$ 0,50 |
| >200 mil | US$ 0,30 | US$ 0,012 | US$ 1,50 | |
| Claude Haiku 5.5 | ≤100 mil | US$ 0,10 | US$ 0,01 | US$ 0,50 |
| >100 mil | US$ 0,50 | US$ 0,05 | US$ 2,50 |
Mas comparar o preço por token não faz muito sentido hoje em dia, quando o raciocínio dos tokens significa que diferentes modelos podem usar números dramaticamente diferentes de tokens para resolver o mesmo problema.
Para isso, uma medida útil é a Análise Artificial.
E ainda mais útil do que isso é o gráfico Índice de Inteligência vs. Custo por Tarefa, que mostra o seguinte para esses três modelos:
Os modelos Muse Ember ficam exatamente na linha de Pareto – a linha na qual você só pode melhorar uma dimensão abrindo mão de outra. Meta chama isso em seu anúncio:
Ele também está na fronteira de eficiência da tabela de classificação completa da Análise Artificial: nenhum modelo tem pontuação mais alta por menos por tarefa.
(Aquele ponto cinza na linha de Pareto no meio da área verde é GPT-6.1 Terra (baixo) – claramente eu deveria prestar mais atenção à família Terra!)
Muse Ember tem seis níveis de raciocínio – mínimo, baixo, médio, alto, xalto e máximo – então renderizei seis pelicanos andando de bicicleta. O nível de raciocínio “alto” não conseguiu retornar um SVG completo, e os outros SVGs foram surpreendentes porque o nível de raciocínio não foi mapeado de forma clara para a qualidade visual da resposta.
Aqui está o “máximo”, mas vale a pena dar uma olhada nos outros também:
Os pelicanos Ember são comparáveis em qualidade aos que comprei no Muse Wonder, que custa 40x o preço do Muse Ember.
