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Meta AI

Muse Ember

Muse Ember ist das effiziente Ausführungsmodell der Muse-Familie von Meta. Es eignet sich für Sub-Agenten, Tool-Calls und Routing im großen Stil.

AA Intelligence Index
36Punkte
Median aller Modelle: 30,5
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 1.048.576 Tokens

Muse Ember im Überblick

Stand November 2026 steht Muse Ember im Artificial Analysis Intelligence Index mit 36 Punkten auf Platz 13 von 42 Modellen.

Niedriger Preis pro Token

Muse Ember ist vor allem preislich stark: Meta nennt $0,10 pro 1 Mio. Input-Tokens und $0,50 pro 1 Mio. Output-Tokens. Laut Vals AI kostet ein Testdurchlauf im Vals Index $0,15 und ist damit der niedrigste Wert aller gelisteten Modelle. Artificial Analysis vergibt 36 Punkte im Intelligence Index (max Reasoning) und Rang 2 von 32, was für den Preis einen starken Wert ergibt – das ist relevant für KI-Agenten mit vielen kleinen Schritten.

  • Sub-Agenten
  • Tool-Calls
  • Routing
  • Dokumentenverarbeitung
  • Massenverarbeitung
  • Coding-Subtasks

Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.

Was du abwägen solltest

  • Schwächer bei Einzelaufgaben. Meta empfiehlt für schwere Einzel-Coding-Aufgaben und wissensintensive Fragen Muse Spark oder Muse Wonder. Im Vals-Test liegt Muse Ember bei Terminal-Bench 4.0 mit 39,39 % auf Platz 15 von 62 und beim Tax Agent Bench mit 38,23 % auf Platz 14 von 83.
  • Proprietär, keine Open Weights. Die Lizenz ist proprietär, die Gewichte sind nicht offen. Wer lokal ohne Cloud arbeiten will, findet mit Muse Glimmer 30B eine andere Meta-Option unter Apache 2.0, quantisiert auf rund 4 Bit für eine einzelne GPU.
  • Langkontext kostet mehr. Ab 200K Input-Tokens gelten laut Meta-Doku höhere Tarife, die Höhe nennen die vorliegenden Quellen nicht. Wer lange Dokumente in einem Durchlauf verarbeitet, sollte die Tarifstufe vorab prüfen.
  • Herstellerangaben prüfen. Die Aussage, Muse Ember erreiche Haikus Bestwert zu etwa einem Drittel der Kosten, stammt von Meta. Unabhängig bestätigt ist der Index-Wert 36; im Vals Index liegt das Modell im Gesamtranking nur auf Platz 12 von 35.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

Muse Ember Benchmarks

36Punkte

Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark ohne eigene Fragen: Er fasst neun Evaluationen zusammen, die Artificial Analysis selbst mit jedem Modell unter gleichen Bedingungen durchführt.

Mehr zum Benchmark
Artificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 30,5
  1. Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic
  2. GPT-6 AstraPlatz 2, OpenAI
  3. Muse Spark 1.3Meta AI
  4. Muse EmberMeta AI
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)artificialanalysis.ai

Muse Ember Modelldaten

Kontextfenster
1.048.576 Tokens
Maximaler Output
1.048.576 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, PDF
Ausgabe
Text
Anbieter
Meta AI
Veröffentlicht
9. November 2026
Modellgewichte
Geschlossen
1,05 Mio. Tokens Kontext1,05 Mio. maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Prompt-Caching
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben

Daten aktualisiert am 9. November 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

Häufige Fragen zu Muse Ember

Was kostet Muse Ember pro Token?

Laut Meta Model API kostet Muse Ember $0,10 pro 1 Mio. Input-Tokens und $0,50 pro 1 Mio. Output-Tokens. Ab 200K Input-Tokens greifen höhere Langkontext-Tarife, deren Höhe die Quellen nicht nennen.

Wie groß ist das Kontextfenster?

Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens. Metas Entwicklerdoku nennt als maximale Ausgabe 524.288 Tokens, Vals AI spricht von 524k.

Ist Muse Ember Open Source?

Nein, das Modell ist proprietär und hat keine offenen Gewichte. Die Apache-2.0-Option aus Metas Muse-Reihe ist Muse Glimmer 30B, ein eigenständiges Modell.

Wo bekomme ich Zugriff?

Über die Meta Model API mit der Modell-ID muse-ember-1.0 im Standard-Modus. Außerdem ist es in Muse Code verfügbar, dort im Pay-as-you-go-Tarif und in allen Plänen.

Worin unterscheidet sich Muse Ember von Muse Spark?

Meta sieht Muse Spark für schwierige Einzelaufgaben und Muse Ember für wiederholte Teilaufgaben wie Sub-Agenten und Tool-Calls. Direkte Indexwerte beider Modelle im Vergleich liegen in den vorliegenden Quellen nicht vor.

Ähnliche KI-Modelle

Weitere Modelle von Meta AI

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    Output / 1 Mio.
    $0,80
    Kontextfenster
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    Februar 2026