Robin Deng · Les performances de Haiku 5.5 pour 33 % du coût. Muse Ember est notre modèle le plus efficace jamais lancé par MSL. Et il est rapide ! …
Prashant Ratanchandani · En bref : nous venons de lancer Muse Ember, notre modèle le plus efficace et le moyen le moins coûteux de faire tourner des agents de qualité frontier à grande échelle. …
Justin Joung · aujourd’hui, nous avons lancé notre plus petit modèle à ce jour : Muse Ember 🔥 — Muse Ember offre une intelligence presque équivalente à celle de Muse Spark 1.3 (max), pour un prix 17 fois inférieur (selon AA) …
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Mark Zuckerberg / @finkd · Nous lançons Muse Ember aujourd’hui : notre plus petit modèle, qui offre davantage d’intelligence par dollar que les autres de sa catégorie. Conçu pour les tâches gourmandes en tokens que les agents répètent toute la journée : appels d’outils, sous-tâches de codage, routage, extraction et analyse de longs documents. Disponible dès aujourd’hui sur l’API Meta Model et dans Mu...
@valsai · Ember, de Meta, est le modèle le moins cher de l'indice Vals, à seulement 0,15 $ par test, et surpasse Haiku 5.5 comme GPT-6 Luna. Il termine aussi les tests en environ 15 minutes, ce qui en fait le modèle le plus rapide du top 12.
Alexandr Wang / @alexandr_wang · 1/ annonce : notre tout petit modèle le plus efficace est là : muse ember 🔥 conçu pour les tâches que les agents répètent toute la journée, il offre plus d’intelligence par dollar que Haiku, Luna et tous les autres modèles flash, quel que soit le niveau de raisonnement, et ce pour un tiers du prix, voire moins !
@artificialanlys · Le dernier modèle de Meta, Muse Ember, obtient un score de 36 à l’Artificial Analysis Intelligence Index, à égalité avec Claude Haiku 5.5 (max), pour un coût par tâche trois fois moindre. Muse Ember est la dernière gamme de modèles efficaces de Meta, avec les mêmes tarifs pour les tokens d’entrée et de sortie que Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna. Points clés :
Sundar Pichai / @sundarpichai · @finkd Félicitations et bienvenue dans le jardin de modèles, nous avons hâte de servir nos clients Google Cloud !
Mark Zuckerberg / @finkd · Muse Ember, Muse Spark 1.3 et Muse Wonder sont désormais disponibles sur Google Cloud.
Adam Holter / @adamholtererer · C’est un peu déroutant, mais la nomenclature de Meta est actuellement : Ember, Spark, Wonder, Wonder Full (Wonder remplace-t-il complètement Spark ou Spark restera-t-il leur modèle ouvert ?)
@tmuxvim · Muse Ember donne de bons résultats sur mon évaluation interne du framework d’agent Revise... il a échoué à quelques cas de plus que Luna, mais coûte environ 25 % moins cher que Luna dans l’offre de service standard, et a terminé les tâches environ 40 % plus vite que Luna dans l’offre de service rapide. Il semble être un bon modèle de base gratuit.
Chris Park / @chrisparkx · tout l’intérêt d’un modèle aussi peu coûteux et compact, c’est que les agents puissent fonctionner toute la journée et en faire plus. beau lancement de zuck, wang et l’équipe — on va en voir davantage à mesure que les agents se mettront à tourner à 100×
Simon Smith / @_simonsmith · Voilà comment Meta étend Muse à davantage d’utilisateurs gratuits. Vous vous souvenez que Zuckerberg avait dit qu’ils amélioreraient de 10 fois leur efficacité en matière de coûts en un an ?
Grace Li / @grx_xce · Énormes félicitations à Muse Ember de @Meta, qui établit la frontière de Pareto pour le HTML généré en une seule passe !
@loktar00 · Rendez-le open source, s’il vous plaît… Les bons vieux jours de llama me manquent ! [publication citée]
@box · Nous avons confié à Muse Ember de @AIatMeta l’analyse de dossiers contradictoires liés à un appel de fonds privé de 12,6 millions de dollars. À partir de 13 documents dans Box, Ember repère une mauvaise affectation de 2,48 millions de dollars et un crédit de 250 000 dollars non pris en compte, recalcule les obligations de chaque investisseur et produit une analyse avec les sources à l’appui pour les opérations du fonds...
Ryan Orhan / @rynorhn · meta est vraiment de retour. muse ember égale haiku 5.5 en intelligence globale pour environ un tiers du coût par tâche. et il coûte le même prix par token que gpt-6 luna, tout en obtenant un score nettement supérieur. super lancement. [image] [publication citée]
Florian Kronawitter / @fkronawitter1 · La question cruciale est de savoir quand les gains d’efficacité des modèles dépasseront la demande de tokens, entraînant un ralentissement, voire une baisse, de la croissance de la demande en calcul. Je pense que nous n’en sommes pas loin, et les marchés pourraient déjà l’anticiper https://x.com/... [image] [publication citée]
Alexandr Wang / @alexandr_wang · notre tout petit modèle muse ember est désormais sur la frontière d'efficacité 🤗 il égale haiku pour un coût par tâche 3 fois inférieur, et est plus intelligent que luna
@tokengremlin · GPT-6 Luna vient de se faire démolir. Il avait déjà perdu face à Haiku 5.5, et voilà que Muse Ember creuse encore davantage l’écart…
@arena · Excellente nouvelle : Muse Ember (Max) de @AIatMeta est le petit modèle le plus performant de Code Arena... Un immense bravo à @alexandr_wang et à l’équipe de @AIatMeta pour cette sortie impressionnante ! Une avancée majeure pour les petits modèles capables de coder efficacement dans des situations réelles, à une fraction du coût.
@bijanbowen · Muse Ember a fait ça en moins de 2 minutes avec son niveau de raisonnement le plus élevé ; ce modèle risque de TOUT DÉCHIRER
@cryptopunk7213 · Maintenant, on peut faire tourner des modèles suffisamment petits et bon marché pour environ 40 % de ses tâches, 24 h/24, sans jamais avoir à se soucier de son portefeuille. Le nouveau modèle de Meta est plus petit, mais offre davantage d’intelligence par dollar dépensé. On peut imaginer qu’il est au niveau des modèles d’il y a environ 4 mois, qui étaient très compétents, mais chers. [publication citée]
Michelle Ko / @michelleekokoko · Muse Ember 🔥 notre modèle le plus petit et le plus efficace, conçu pour les tâches que les agents répètent toute la journée. À la frontière de l’efficacité, il est pensé pour exécuter des raisonnements complexes et des tâches à grande échelle : appels d’outils, sous-tâches de codage, routage, extraction, analyse de documents. Pour en savoir plus : https://t.co/...
@kimmonismus · Première annonce du jour : le nouveau Muse Ember de Meta bat Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna sur des benchmarks clés pour les agents et le codage. Il égale le score d’intelligence global de Haiku pour environ un tiers du coût par tâche. Les trois modèles sont proposés à partir de 0,10 $/0,50 $ par million de tokens en entrée/sortie. Ember est le premier mod...
Pratham / @prathkum · Meta devient lentement un véritable concurrent d’OpenAI et d’Anthropic. [publication citée]
@designarena · DERNIÈRE MINUTE : Muse Ember de @AIatMeta redéfinit la frontière de Pareto entre préférence et vitesse sur Overall HTML, écartant 10 modèles de pointe de @GoogleDeepMind, @OpenAI et @DeepSeek_ai... Un grand bravo à l’équipe @AIatMeta pour sa place dans le top 10 du classement !
@aiatmeta · Pour les agents qui effectuent des centaines de petites tâches, l’efficacité compte à chaque étape. Muse Ember est conçu pour offrir davantage d’intelligence pour le même prix. Sur l’Intelligence Index de @ArtificialAnlys, il atteint des performances comparables à celles de Claude Haiku 5.5 pour environ un tiers du coût par tâche, tout en obtenant...
@aiatmeta · Aujourd’hui, nous lançons Muse Ember, notre modèle le plus petit et le plus efficace, conçu pour exécuter des raisonnements complexes et accomplir les tâches quotidiennes des agents. Muse Ember peut gérer des flux de travail entre plusieurs applications, appeler des outils en séquence, lancer des tests et apporter des corrections de code ciblées. Avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens et une compréhension native...
Alexandr Wang / @alexandr_wang · 2/ vous pouvez associer les petits et les grands modèles pour les problèmes les plus difficiles : wonder peut planifier, ember peut gérer le volume. disponible dès maintenant sur muse code et l’API. https://research.meta.ai/...
Shay Boloor / @stocksavvyshay · $META vient de lancer Muse Ember, son plus petit modèle d’IA, au prix de 0,10 $ par million de tokens d’entrée et de 0,50 $ par million de tokens de sortie, ce qui rend les tokens d’entrée 40 fois moins chers que ceux de Muse Wonder. Et c’est ce qui rend la guerre des prix de l’IA si intéressante : à mesure que l’intelligence devient moins chère, le nombre de choses qui valent la peine d’être automatisées augmente, et chacune de ces nouvelles charges de travail nécessite toujours de la puissance de calcul.
Andriy Buday / @andriybuday · Meta déploie sans arrêt de nouveaux modèles et de nouvelles fonctionnalités Muse. Meta est en train de mijoter quelque chose... [publication citée]
@testingcatalog · META 🔥 : un nouveau modèle Muse Ember de Meta est désormais disponible sur Meta Model API et Muse Code. Muse Ember est un petit modèle peu coûteux, dont les performances sont comparables à celles de Claude 5.5 Haiku. Petit test en cours 👀 [image] [publication citée]
