La compañía tecnológica presentó este martes 10 de noviembre a Muse Ember, el integrante más pequeño y eficiente de su familia de modelos Muse, creada por su equipo de superinteligencia junto a las versiones Spark, Glimmer y Wonder. La herramienta está disponible a través de Meta Model API y de la plataforma Muse Code, con una tarifa fijada en 0,10 dólares por cada millón de tokens de entrada y 0,50 dólares por millón de tokens de salida.

El modelo cuenta con capacidad multimodal nativa, lo que le permite procesar texto, imágenes, audio y video sin necesidad de recurrir a herramientas externas. De acuerdo con las especificaciones informadas por Meta, admite hasta 1 millón de tokens de entrada y puede generar hasta 512.000 tokens de salida en una sola solicitud, una capacidad diseñada para procesar bases de código completas, analizar documentos extensos o revisar grabaciones y diagramas técnicos.

Funciones de programación y rendimiento

En el trabajo con código, Meta diseñó Ember para asumir tareas repetitivas durante las sesiones de desarrollo, tales como leer archivos, ejecutar baterías de pruebas, corregir fragmentos puntuales de programación y enrutar pedidos dentro de sistemas automatizados. En materia de seguridad, la empresa sostuvo que el sistema se mantiene por debajo de los umbrales de alto riesgo y cuenta con restricciones contra actividades prohibidas e intentos de intrusión digital.

Respecto a su rendimiento, Meta comunicó que Muse Ember iguala al modelo Claude Haiku 5.5 en determinados registros de evaluación y supera a GPT-6 Luna en otras mediciones operativas. En la prueba OSWorld, orientada a evaluar el control autónomo de un equipo informático, la compañía afirmó que superó tanto a GPT-6 Luna como a Claude Haiku 5.5 cuando opera con su nivel máximo de razonamiento.

El esquema de trabajo de la familia Muse

El esquema planteado por Meta divide las responsabilidades entre sus herramientas: Ember asume la carga operativa continua y las tareas secundarias de bajo costo, mientras que variantes de mayor escala como Wonder quedan reservadas para la planificación general de proyectos y resolver problemas lógicos de alta complejidad.

En Terminal Bench 4.0, la medición técnica que evalúa tareas reales de ingeniería de software con agentes de inteligencia artificial, Meta indicó que Muse Ember obtuvo una puntuación superior al doble de GPT-6 Sol. En esa misma tabla comparativa, los desarrollos Opus, Astra y Sonnet de Anthropic retienen los primeros puestos del sector, ubicando al nuevo modelo de Meta en la franja intermedia del desempeño general.