Meta는 아직까지 가장 작고 저렴한 AI 모델인 Muse Ember를 출시했습니다. 세상에서 가장 어려운 문제를 해결하려고 하는 것이 아닙니다. 대신 Meta는 도구 사용, 작은 코드 수정, 요청 정렬, 파일에서 데이터 가져오기, 긴 문서 읽기 등 AI 에이전트가 계속 수행하는 작고 반복적인 작업을 위해 이를 설계했습니다.
Mark Zuckerberg는 비슷한 소형 모델보다 Muse Ember를 사용하면 돈에 비해 더 많은 두뇌를 얻을 수 있다고 X 출시를 발표했습니다.
Muse Ember는 얼마나 저렴합니까?
이 기능을 갖춘 모델에서 기대하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 보내는 토큰 백만 개마다 0.10달러를 지불하고, 돌려 보내는 토큰 백만 개마다 0.50달러를 지불합니다. Meta에 따르면 Claude Haiku 5.5는 동일한 최고 점수를 달성하기 위해 약 3배의 비용을 지출해야 하며, GPT-6 Luna는 어떤 설정을 선택하든 뒤쳐집니다.
인공 분석에서 Muse Ember는 대략 $0.14에 작업을 완료합니다. Meta의 자체 Muse Spark 1.3은 점수가 1점 더 높지만 동일한 작업에 대해 2.39달러의 비용이 듭니다.
작은 모델이 실제로 따라잡을 수 있을까요?
Meta가 공유한 벤치마크 결과에 따르면 꽤 좋은 성능을 발휘합니다. 비즈니스 워크플로를 테스트하는 AutomationBench에서 Muse Ember는 37.8%를 기록했는데, 이는 Claude Haiku 5.5의 13.9%보다 거의 세 배나 높은 수치입니다. 또한 컴퓨터를 작동하고 시각적 세부 사항을 발견하는 데 있어서 두 경쟁자보다 앞서 나옵니다. 즉, 완벽하지는 않으며 Claude Haiku 5.5는 실제 엔지니어링 작업에서 여전히 승리합니다.
Muse Ember는 단순한 텍스트 이상의 작업도 수행합니다. 이미지를 보고, 오디오를 듣고, 비디오도 볼 수 있습니다. 거대한 1M 토큰 컨텍스트 창 덕분에 전체 코딩 프로젝트 또는 파일 더미를 한 번에 제공할 수 있습니다.
지금 Meta Model API, Muse Code, Google Cloud 및 Oracle Cloud를 통해 Muse Ember를 사용해 볼 수 있습니다. 예산에 맞춰 AI 에이전트를 구축하고 있다면 Muse Ember를 한 번 살펴볼 가치가 있습니다.
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