Precio de Muse Ember: mismo precio de lista que Haiku 5.5, ~1/3 del coste por tarea AA (sigue detrás en FrontierCode)

Verificado el 10 nov 2026 (hora de Pekín). El modelo eficiente más pequeño de Meta, Muse Ember, se lanzó de madrugada el 10 nov 2026 hora de Pekín. Su precio de lista de entrada/salida coincide con Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna ($0.10 / $0.50 por MTok), pero en el Artificial Analysis Intelligence Index, Ember (max) cuesta unos $0.14 por tarea frente a unos $0.41 de Haiku 5.5 (max): aproximadamente un tercio. Límite claro primero: en FrontierCode 2.0-AA, Ember obtiene 27.2% y Haiku 34.9%, así que sigue detrás en ingeniería puntuada por mergeabilidad. Las cifras siguientes solo vienen del blog de Meta, Artificial Analysis y la página de precios de Anthropic.

Qué es y para quién

Según el blog de investigación de Meta, Muse Ember apunta al trabajo que los agentes repiten todo el día: llamadas a herramientas, subtareas de código, enrutado, extracción y documentos largos. El id de API es muse-ember-1.0, disponible en Muse Code y Meta Model API, con contexto de 1M tokens y hasta unos 512K de salida. El encuadre de Meta: Muse Wonder planifica lo difícil; Ember sostiene el volumen.

Precios de lista: qué significa «mismo precio»

En el tramo de prompt corto, Ember (≤200K) y Haiku 5.5 (≤100K) comparten los mismos precios de lista de entrada y salida: $0.10 / $0.50 por MTok. La lectura de caché difiere: Ember $0.004 frente a Haiku $0.01 (blog de Meta, precios de Anthropic). El tramo largo empieza en umbrales distintos: Ember por encima de 200K a $0.30 / $0.012 / $1.50; Haiku por encima de 100K a $0.50 / $0.05 / $2.50.

La cuenta: por qué ~un tercio por tarea

«aproximadamente un tercio» se refiere solo al Cost per Task del Artificial Analysis Intelligence Index, no a un descuento del precio de lista. Según el artículo de AA y la página del modelo, Ember (max) obtiene 36 a unos $0.14 por tarea; Haiku 5.5 (max) también 36 a unos $0.41 (unas 2.9×). AA atribuye el hueco a una caché de entrada ~60% más barata y a aproximadamente un tercio de tokens de salida respecto a Haiku (max). En xhigh, Ember marca 34 a unos $0.12 por tarea.

Dónde pierde: FrontierCode 2.0

En FrontierCode 2.0-AA (ingeniería real puntuada por mergeabilidad), el blog de Meta y el artículo de AA coinciden: Ember (max) 27.2%, Haiku 5.5 (max) 34.9%, GPT-6 Luna (max) 25.2%. No es un sustituto total de Haiku ni una victoria global. Ember compite en subtareas de alto volumen cuando importa el coste por tarea del Index; la ingeniería difícil de fusionar puede seguir favoreciendo a Haiku.

Otros resultados AA: mixtos

Coding Agent Index-AA (cada uno en su propio agente—no puntuaciones de modelo desnudo): Ember (max) en Muse Code 46, Haiku 5.5 (max) en Claude Code 37, Luna (max) en Codex 31 (blog de Meta y artículo de AA).

GDP.pdf-AA: Ember y Luna 22.8%, Haiku 20.8%. En Terminal-Bench 4.0, Ember (max) es 40.9% en Meta y AA; el lado Haiku es 39.2% en la tabla Meta de «mejor harness publicado» y 32.8% en el artículo AA Index, así que este artículo no fija un único número de Terminal-Bench para Haiku. AA señala AutomationBench-AA como un punto fuerte de Ember, pero la tabla de Meta y el artículo de AA no coinciden en el porcentaje, así que aquí no aparece ningún porcentaje de AutomationBench.

Punto débil de conocimiento: AA-Omniscience

Según el artículo de AA, la precisión de Ember en AA-Omniscience v1.1 es ~21.1%, por debajo de Haiku 5.5 (max) 34.7% entre los modelos de inteligencia similar que AA comparó. Sobre todo porque rechaza ~64% de las preguntas, lo que deja la alucinación en ~17.4%—aproximadamente la mitad de Haiku (max). Trátalo como laguna de conocimiento, no como victoria global; las cargas de hechos deben tenerlo en cuenta.

Frente a Spark y Wonder

Tabla de Meta: Ember (max) Index 36 a ~$0.14 por tarea; Muse Spark 1.3 (max) Index 37 a ~$2.39. AA: Muse Wonder (max) Index 44 a ~$6.95 por tarea—Ember baja ~8 puntos a ~1/50 del coste por tarea. Reparto: Wonder para lo difícil, Spark para código/agent, Ember para ejecución repetible.

Cómo acceder (canales públicos)

Vías oficiales: Muse Code y Meta Model API (muse-ember-1.0). También figura en Google Cloud Partner Models; el blog de Meta menciona Oracle Cloud. OpenRouter lista meta/muse-ember a $0.10 / $0.50. Si las redes de China continental alcanzan de forma estable Meta, Google Cloud u OpenRouter Muse está SIN VERIFICAR frente a una declaración regional oficial; este artículo no incluye pasos de bypass ni de elusión de región.

FAQ

¿El precio de lista es más barato que Haiku? No. Entrada/salida de tramo corto: $0.10 / $0.50 en ambos.

¿Qué significa «un tercio»? Solo el Cost per Task del Artificial Analysis Intelligence Index (~$0.14 vs ~$0.41), no un descuento de lista.

¿Sustituye a Haiku? Mismo Index, menor coste por tarea; sigue detrás en FrontierCode 2.0—según el caso, no como cambio total.

¿Pesos abiertos? Los materiales de lanzamiento de Meta no ofrecen descarga de pesos abiertos.

¿Acceso desde China? Canales públicos arriba; la alcanzabilidad continental no está verificada—sigue la disponibilidad oficial donde ejecutes.