Meta hat am 9. November 2026 Muse Ember vorgestellt, das bisher kleinste und effizienteste Modell des Konzerns. Muse Ember übernimmt in KI-Agenten die wiederkehrende Kleinarbeit: Werkzeuge aufrufen, Anfragen weiterleiten, Daten aus Dokumenten auslesen und lange Texte auswerten.
Zugang bietet Meta über die Meta Model API und über Muse Code, außerdem laufen die Muse-Modelle auf Google Cloud und Oracle Cloud. Zur Verfügbarkeit in Deutschland oder der EU und zur Lizenz macht Meta keine Angaben.
Was kann Muse Ember, und was kostet das Modell?
Muse Ember verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video. Pro Anfrage kann das Modell bis zu eine Million Token lesen, die Antwort darf höchstens 512.000 Token umfassen.
Die Preise je Million Token nennt Meta in der Ankündigung von Meta, und zwar in US-Dollar. Ausgaben kosten fünfmal so viel wie Eingaben, zwischengespeicherte Eingaben, die bei mehreren Anfragen gleich bleiben, berechnet Meta deutlich günstiger. Bei Eingaben über 200.000 Token steigen die Preise auf das Dreifache. Einen Euro-Preis nennt Meta nicht.
Wie schlägt sich Muse Ember im Test?
Der Vergleichsdienst Artificial Analysis misst Muse Ember im Max-Modus mit 36 Punkten im Intelligence Index, gleichauf mit Claude Haiku 5.5 von Anthropic. Eine Testaufgabe kostet mit Muse Ember im Durchschnitt rund ein Drittel dessen, was Haiku 5.5 dafür braucht. Außerdem verbraucht Muse Ember etwa ein Drittel der Ausgabe-Token.
Wissenstest: Genauigkeit der Antworten
Omniscience-Test von Artificial Analysis, Anteil richtiger Antworten
Claude Haiku 5.534,7 %
Muse Ember21,1 %
Muse Ember lässt rund 64 Prozent der Fragen unbeantwortet
Quelle: Artificial Analysis
Bei Terminal-Bench 4.0 erreicht das Modell 40,9 Prozent, Haiku 5.5 kommt auf 32,8 Prozent. Bei Wissensfragen fällt Muse Ember dagegen zurück: Die Genauigkeit im Omniscience-Test liegt bei 21,1 Prozent, Haiku 5.5 erreicht 34,7 Prozent. Der Hauptgrund: Muse Ember lässt rund 64 Prozent der Fragen unbeantwortet. Die Halluzinationsrate beziffert Artificial Analysis mit 17,4 Prozent, etwa die Hälfte des Werts von Haiku 5.5.
Bei FrontierCode 2.0 liegt Muse Ember mit 27,2 Prozent hinter Haiku 5.5 mit 34,9 Prozent. Einige Ergebnisse in Metas Ankündigung hat der Konzern selbst gemessen, und Kostenwerte in Metas Diagramm sind teils Schätzungen auf Basis vorgeschlagener Preise.
Was das für dich bedeutet
Arbeitest du ausschließlich in Chat-Oberflächen, musst du nichts umstellen: Meta nennt als Zugang nur die API und Muse Code. Interessant wird Muse Ember, sobald du Automationen baust, die Mails sortieren, Rechnungsdaten auslesen oder Dokumente zusammenfassen. Dafür lohnt ein Probelauf mit zehn bis zwanzig echten Beispielen aus deinem Alltag, denn ein Index-Wert sagt wenig über deine Aufgabe.
Für Fragen, die Fachwissen verlangen, und für anspruchsvolle Programmieraufgaben bleibt ein größeres Modell die sicherere Wahl, die Zahlen zu Omniscience und FrontierCode sprechen dafür. Schickst du Kundendaten durch die Schnittstelle, klär vorher die Auftragsverarbeitung und den Serverstandort in den Bedingungen von Meta, denn zur EU schweigt die Ankündigung.
Meta hat Muse Ember am 9. November 2026 vorgestellt, Artificial Analysis hat die Messwerte am selben Tag veröffentlicht.
Quellen
