메타가 현지시간 9일 경량 AI 모델 ‘뮤즈 엠버(Muse Ember)’를 공개했다. 복잡한 계획을 한 번 세운 뒤 비슷한 작업을 여러 차례 반복하는 에이전트에 쓰도록 설계했다.


메타 AI 리서치에 따르면 엠버는 상위 모델 뮤즈 원더 풀을 활용해 학습한 첫 모델이다. 메타는 원더가 어려운 문제의 계획을 세우고, 엠버가 반복적인 실행을 맡는 구성을 예로 들었다.


모델은 Muse Code와 Meta Model API에서 제공된다. API 기준 100만 토큰당 입력 0.10달러, 출력 0.50달러이며, 최대 입력 문맥은 100만 토큰이다.


메타가 인용한 Artificial Analysis 비교에서 엠버는 뮤즈 스파크 1.3과 비슷한 종합 점수를 기록하면서 과제당 비용이 낮았다. 이 수치는 해당 시험과 추론 설정을 기준으로 하므로 모든 작업에 같은 차이가 난다고 볼 수는 없다.


문서 분류나 반복적인 코드 수정처럼 같은 작업을 많이 처리하는 팀이라면, 실제 샘플에서 성공률과 재시도 비용을 함께 비교해볼 수 있다.