Muse Ember
O Muse Ember é o menor e mais eficiente modelo da Meta, lançado em 9 de novembro de 2026 para o trabalho repetitivo de agentes: chamada de ferramenta, subtarefa de código, roteamento e extração. Custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 de saída, o mesmo preço base do Claude Haiku 5.5 e do GPT-6 Luna, com cache 2,5 vezes mais barato. Na tabela da Meta, fica à frente dos dois em 7 de 9 provas, empata em uma e perde o FrontierCode 2.0-AA para o Haiku 5.5. Acima de 200 mil tokens de entrada, a requisição inteira passa a custar o triplo.
O Muse Ember em números oficiais
Dados publicados pelo fabricante na documentação e no anúncio. Fonte de cada um no fim da página.
- Fabricante
- Meta (Meta Superintelligence Labs)
- Identificador na API
muse-ember-1.0- Lançamento
- 09/11/2026
- Entrada
- US$ 0,10 por milhão de tokens (até 200 mil de entrada)
- Saída
- US$ 0,50 por milhão de tokens (até 200 mil de entrada)
- Leitura de cache
- US$ 0,004 por milhão (até 200 mil de entrada)
- Acima de 200 mil tokens
- US$ 0,30, US$ 0,012 e US$ 1,50, cobrados na requisição inteira
- Em lote
- não publicado
- Janela de contexto
- 1 milhão de tokens
- Resposta máxima
- 512 mil tokens
- Entrada aceita
- texto, imagem, áudio e vídeo
- Conhecimento confiável
- não publicado
- Limites
- 3.000 requisições e 4 milhões de tokens por minuto, por equipe
- Onde roda
- Meta Model API (só modo Standard), Muse Code, Google Cloud e Oracle Cloud
Onde o Muse Ember vai bem, onde fica atrás e para quem serve
Onde vai bem
- Automação de processo: 37,8 no AutomationBench-AA, contra 13,9 do Claude Haiku 5.5 e 20,2 do GPT-6 Luna na tabela da Meta.
- Trabalho pessoal e de escritório: 46,8 no Personal Superintelligence Index, índice interno da Meta, contra 36,1 do Haiku 5.5 e 37,0 do Luna.
- Cache barato: a releitura custa US$ 0,004 por milhão, contra US$ 0,01 do Haiku 5.5 e do GPT-6 Luna.
- Resposta longa: até 512 mil tokens de saída por chamada, contra 128 mil do Haiku 5.5 e do Luna.
- Faixa de 100 mil a 200 mil tokens: segue a US$ 0,10 de entrada, enquanto o Haiku 5.5 já cobra US$ 0,50 acima de 100 mil.
Onde fica atrás
- Programação em repositório real: 27,2 no FrontierCode 2.0-AA, contra 34,9 do Haiku 5.5.
- Contexto muito longo: acima de 200 mil tokens de entrada, a requisição inteira vai para US$ 0,30 e US$ 1,50, acima do GPT-6 Luna (US$ 0,20 e US$ 0,75 acima de 272 mil).
- Margem curta em terminal e computador: 40,9 contra 39,2 do Haiku 5.5 no Terminal-Bench 4.0, com ambientes de execução diferentes, e 69,5 contra 68,9 no OSWorld 2.1.
- Índice interno mudou: o Personal Superintelligence Index tem oito avaliações no Ember e tinha sete no Muse Wonder, então a nota não compara lançamentos.
- Documentação incompleta: a Meta não publicou preço em lote nem data de corte de conhecimento.
Para quem faz sentido
- Subagente que executa centenas de passos curtos numa sessão (ler arquivo, rodar teste, corrigir trecho), comandado por um modelo maior.
- Fluxo de automação entre aplicativos, onde o AutomationBench-AA mostra a maior distância sobre os rivais.
- Leitura de muitos documentos, imagens e gravações com instrução fixa em cache, a US$ 0,004 por milhão na releitura.
- Extração e roteamento em volume alto, com pedido abaixo de 200 mil tokens de entrada.
Quando escolher outro
- Mudança de código que precisa ser aceita por mantenedores de repositório real: o Haiku 5.5 marcou mais no FrontierCode 2.0-AA.
- Pedido que manda mais de 200 mil tokens de entrada de uma vez: o preço triplica na requisição inteira.
- Problema difícil de raciocínio: a própria Meta indica o Muse Wonder para planejar e o Ember para executar o volume.
- Uso pelo Muse Code com dado sensível sem conferir a configuração: lá a assinatura vem no modo que usa o conteúdo para treino.
O que a Meta publicou no lançamento
O Muse Ember saiu em 9 de novembro de 2026 como o menor modelo da família Muse, abaixo do Muse Spark e do Muse Wonder. A Meta diz que ele é o primeiro modelo treinado com o Muse Wonder Full e que nasceu para o trabalho que agentes repetem o dia inteiro. Na Meta Model API, roda só no modo Standard, em que o conteúdo enviado não é usado para treinar modelos da Meta.
A tabela abaixo é a do anúncio, com os três modelos no esforço max. Ficam de fora duas linhas: o índice da Artificial Analysis e o Coding Agent Index-AA, placares compostos que o AI Benchmark não reproduz. A própria página do modelo na documentação da Meta deixa essas duas linhas em branco.
Os números dos rivais vêm de rodadas feitas pela Meta ou por terceiros, em regime de melhor esforço, como o relatório de avaliação avisa. No Terminal-Bench 4.0, cada modelo rodou num ambiente diferente: o Ember no mini-swe-agent, o Haiku 5.5 pelo número que a Anthropic publicou no Claude Code e o GPT-6 Luna pelo Codex.
| Muse Ember Meta | Haiku 5.5 Anthropic | GPT-6 Luna OpenAI | |
|---|---|---|---|
| AutomationBench-AA fluxos de trabalho de empresa |
37,8 | 13,9 | 20,2 |
| Agents' Last Exam tarefas de agente, subconjunto Linux |
61,6 | 57,0 | 57,1 |
| Personal Superintelligence Index índice interno da Meta |
46,8 | 36,1 | 37,0 |
| Terminal-Bench 4.0 programação em terminal |
40,9 | 39,2 | 16,4 |
| FrontierCode 2.0-AA código aceito por mantenedores |
27,2 | 34,9 | 25,2 |
| GDP.pdf-AA trabalho sobre documentos longos |
22,8 | 20,8 | 22,8 |
| OSWorld 2.1 uso do computador, nota parcial |
69,5 | 68,9 | 50,5 |
| OSWorld 2.1 uso do computador, tarefa completa |
33,8 | 27,8 | 17,0 |
| PerceptionBench percepção visual, com ferramentas |
80,6 | 78,6 | 62,8 |
Tabela do anúncio do Muse Ember, com os três modelos no esforço max. O ponto marca o melhor de cada linha; no GDP.pdf-AA, Ember e GPT-6 Luna empatam. Ficam de fora o índice da Artificial Analysis e o Coding Agent Index-AA.
Mesmo preço por token, contas diferentes
O Muse Ember, o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna cobram os mesmos US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída por milhão de tokens em pedido curto. A diferença está nas bordas: o cache do Ember custa 2,5 vezes menos, e cada fabricante começa a cobrar mais caro num tamanho de entrada diferente.
O Haiku 5.5 muda de faixa acima de 100 mil tokens, o Ember acima de 200 mil e o Luna acima de 272 mil. No Ember, a requisição que passa do limite é cobrada inteira na faixa alta, inclusive os tokens em cache e o histórico de uma conversa guardada. Quem manda documento grande precisa medir onde cai cada pedido.
A Meta afirma que o Ember entrega mais resultado por dólar que o Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna em qualquer nível de raciocínio. Esse cálculo usa o índice da Artificial Analysis, que o AI Benchmark não reproduz; ele está no artigo sobre o modelo, citado como dado da Meta.
| Muse Ember Meta | Haiku 5.5 Anthropic | GPT-6 Luna OpenAI | |
|---|---|---|---|
| Entrada | US$ 0,10 | US$ 0,10 | US$ 0,10 |
| Saída | US$ 0,50 | US$ 0,50 | US$ 0,50 |
| Leitura de cache | US$ 0,004 | US$ 0,01 | US$ 0,01 |
| Faixa cara começa acima de | 200 mil | 100 mil | 272 mil |
| Entrada e saída na faixa cara | US$ 0,30 e 1,50 | US$ 0,50 e 2,50 | US$ 0,20 e 0,75 |
| Resposta máxima | 512 mil | 128 mil | 128 mil |
Tabelas de preço da Meta Model API (modo Standard), da Anthropic e da OpenAI, consultadas em 09/11/2026. Tamanhos em tokens de entrada.
Como a Meta posiciona o Ember na família Muse
A família fica em três degraus: o Muse Wonder para os problemas mais difíceis, o Muse Spark para programação e fluxos de agente, e o Muse Ember para tarefas repetitivas em escala. A documentação diz que o Ember aceita os mesmos pedidos que o Muse Spark por um preço menor por token: US$ 0,10 e US$ 0,50, contra US$ 1,25 e US$ 4,25 do Spark 1.3.
O desenho sugerido é de equipe: o modelo maior planeja, e o Ember executa o volume. Na avaliação de segurança da Meta, o Ember ficou abaixo dos limiares de alto risco em química, biologia, cibersegurança e perda de controle.
Exemplos de uso do Muse Ember
Um agente maior planeja a mudança e despacha ao Ember a leitura de arquivos, a execução de testes e as correções pontuais. A Cline descreve exatamente esse uso, e o You.com mediu p95 de 2,2 segundos nas tarefas de código que testou.
A Box relata o Ember avaliando um contrato cláusula por cláusula contra o manual de negociação da empresa. Com o manual em cache, cada releitura custa US$ 0,004 por milhão de tokens.
Puxar registros, chamar ferramentas em sequência e atualizar sistemas é o que o AutomationBench-AA mede, com 657 fluxos de trabalho: o Ember marcou 37,8, contra 13,9 do Haiku 5.5.
Onde o Muse Ember se destaca e onde fica atrás, pelos números
O Muse Ember tem resultado publicado em 2 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 12/02/2026 e 07/02/2027 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.
Onde se destaca
Provas em que fica no terço de cima da própria geração.
Onde fica atrás
Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.
Não fica na metade de baixo da geração em nenhuma prova com 6 ou mais modelos comparados.
Ver as 2 provas, uma a uma
| Prova | Nota | Na geração | No geral | Recorde da prova |
|---|---|---|---|---|
| SimpleBench | 72,7% | 20º / 44 | 21º / 90 | 94,9% Claude Fable 5.2 |
| Apex Agents | 64,3% | 15º / 57 (empatado com 1) | 15º / 60 | 84,2% Gemini 4 Carbon |
Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.
Os outros modelos da Meta AI
Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.
| Modelo | Lançamento | ECI | ELO | LiveBench | Acesso |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Ember | 09/11/2026 | sem ECI | n/d | n/d | |
| Muse Spark Open | 15/10/2026 | 155,42 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Muse Wonder | 12/10/2026 | 161,68 | 1.537 | n/d | API access |
| Muse Spark 1.3 | 02/09/2026 | 158,24 | 1.529 | 81,6 | API access |
| Muse Spark 1.2 | 05/08/2026 | 155,04 | 1.517 | 78,0 | API access |
| Muse Spark 1.1 | 09/07/2026 | 154,87 | 1.517 | 75,3 | API access |
| Muse Spark | 08/04/2026 | 153,14 | 1.507 | n/d | API access |
| Llama 4 Maverick | 06/04/2025 | 132,08 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Llama 4 Scout | 05/04/2025 | 127,68 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
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O que as pessoas perguntam sobre o Muse Ember
Quanto custa o Muse Ember?
Na Meta Model API, US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,004 de cache e US$ 0,50 de saída, em pedido de até 200 mil tokens de entrada. Acima disso, a requisição inteira custa US$ 0,30, US$ 0,012 e US$ 1,50. A busca na web custa US$ 2,50 por mil buscas.
O Muse Ember é melhor que o Claude Haiku 5.5?
Na tabela da Meta, o Ember fica à frente em 7 das 9 provas, empata uma com o GPT-6 Luna e perde o FrontierCode 2.0-AA para o Haiku 5.5 (27,2 contra 34,9). As rodadas dos rivais foram feitas em regime de melhor esforço, e no Terminal-Bench cada um usou um ambiente diferente. As notas independentes, quando existirem, ficam no topo desta página.
Qual a diferença entre o Muse Ember e o Muse Wonder?
O Wonder é o modelo da Meta para os problemas mais difíceis e custa US$ 4 e US$ 20 por milhão de tokens. O Ember é o menor e mais barato, a US$ 0,10 e US$ 0,50, feito para executar volume. A Meta sugere usar os dois juntos: o Wonder planeja e o Ember executa.
O Muse Ember usa meus dados para treinar modelos?
Na Meta Model API, o Ember roda só no modo Standard, em que o conteúdo não é usado para treino. No Muse Code, as assinaturas vêm no modo Contributor por padrão, que usa o conteúdo para treino, e a opção pode ser desligada nas configurações.
Onde dá para usar o Muse Ember?
Na Meta Model API (identificador muse-ember-1.0, com suporte à Responses API), no Muse Code, no Google Cloud e no Oracle Cloud. O limite é de 3.000 requisições e 4 milhões de tokens por minuto, por equipe.
Em que o Muse Ember vai melhor?
Comparado aos modelos da mesma geração (lançados até 9 meses antes e até 3 meses depois dele), os melhores resultados relativos do Muse Ember são: Apex Agents (15º de 57). A régua é a posição entre os modelos daquela época que fizeram a mesma prova.
De onde vêm os números desta página?
Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.
De onde vem cada número
- Meta, Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember
- Meta, Muse Ember evaluation methodology (PDF)
- Meta, página do Muse Ember
- Meta Model API, preços e limites
- Anthropic, tabela de preços (Claude Haiku 5.5)
- OpenAI, tabela de preços da API (GPT-6 Luna)
Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.
Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.
LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.
Leia também: Muse Ember: o que é, preço, vantagens e desvantagens
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