MADRID 10 nov. (Portaltic/EP) -
A Meta apresentou o Muse Ember, seu modelo de inteligência artificial (IA) “mais pequeno e eficiente”, projetado tanto para executar tarefas complexas de raciocínio quanto para programação e tarefas que os agentes repetem continuamente ao longo do dia.
Juntamente com os modelos apresentados recentemente da família Muse, como o Wonder, para resolver problemas complexos, e o Spark, para programação e fluxos de agentes, a empresa continua trabalhando para oferecer modelos com recursos avançados que, acima de tudo, proporcionem alta eficiência na resolução de tarefas.
Nesse sentido, foi apresentado o Muse Ember, que está mais voltado para a resolução de tarefas repetitivas e ao qual a Meta se refere como o modelo “menor e mais eficiente” da empresa, conforme divulgado em um comunicado.
Isso se deve, conforme explicou, ao fato de que os agentes investem a maior parte de seus tokens em “muitas etapas pequenas e estruturadas” e, com o Muse Ember, é possível gerenciar fluxos de trabalho empresariais do início ao fim, otimizando as tarefas repetitivas para economizar tokens, seja extraindo registros, acionando ferramentas em sequência ou atualizando os sistemas em todos os aplicativos.
Assim, a Meta destacou a proposta de valor desse novo modelo, que é capaz de oferecer “mais inteligência por dólar” do que outros modelos do setor, como o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna, “em qualquer nível de raciocínio”, de acordo com os testes realizados pela empresa de tecnologia. Por exemplo, o Muse Ember supera-os no teste “Agent’s Last Exam”, com uma pontuação de 61,6 contra 57 e 57,1, respectivamente.
Seguindo essa linha, a empresa afirmou que “iguala a melhor pontuação do Haiku com aproximadamente um terço do custo e supera todas as configurações do Luna”. Além disso, ela destacou que esses são os modelos mais eficientes do ranking da Artificial Analysis, já que nenhum outro modelo obtém uma pontuação superior com um custo menor por tarefa.
Especificamente, o Muse Ember pode ser utilizado por meio da API do Meta Model a um preço de 0,10 dólar por milhão de tokens de entrada e 0,50 dólar por milhão de tokens de saída. Da mesma forma, para prompts com mais de 200.000 tokens, o preço sobe para 0,3 dólar na entrada e 1,50 dólar na saída.
A Meta também detalhou que esse modelo possui uma janela de contexto de um milhão de tokens e até 512.000 tokens de saída, o que permite processar informações de, por exemplo, um código-fonte completo ou um conjunto de documentos. Além disso, trata-se de um modelo multimodal, portanto, compreende de forma nativa tanto texto quanto imagens, áudio e vídeo.
Como resultado, o Muse Ember pode trabalhar com notas de voz, ler capturas de tela, gráficos e documentos digitalizados, analisar gravações de reuniões e, até mesmo, operar um computador “a partir de capturas de tela”.
A empresa também destacou a possibilidade de utilizar o Muse Ember em conjunto com os recursos do Muse Wonder, de modo que o Wonder planeje as tarefas complexas e o Ember “gerencie o volume”.
No entanto, a Meta enfatizou que o novo modelo foi desenvolvido de acordo com os parâmetros de segurança do “Meta Superintelligence Scaling Framework”, de modo que foram contempladas proteções contra riscos químicos e biológicos, à segurança cibernética e à perda de controle do modelo.
Ele também foi desenvolvido com estruturas de segurança para seu comportamento ao agir em nome de um usuário, no que diz respeito ao tratamento de informações confidenciais, à resistência a instruções ocultas em páginas da web ou documentos e à solicitação de confirmação humana antes de ações de alto impacto.
Com isso, o Muse Ember, o Muse Spark e o Muse Wonder já estão disponíveis no Google Cloud e no Oracle Cloud.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático