الملخص:
أصدرت Meta نموذج الذكاء الاصطناعي خفيف الوزن Muse Ember في 9 نوفمبر بالتوقيت المحلي. وفقًا لبيانات من وكالة التقييم التابعة لجهة خارجية "التحليل الاصطناعي"، سجل النموذج 36 نقطة في مؤشر الذكاء الشامل،
وهو نفس أعلى مؤشر استدلال لـ Anthropic's Claude Haiku 5.5، لكن تكلفة مهمة تقييم واحدة تبلغ حوالي ثلث الأخير
.
يصنف Meta Muse Ember باعتباره النموذج الأصغر والأكثر كفاءة
، بشكل أساسي للمهام عالية التردد التي تحتاج إلى معالجتها بشكل متكرر بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أدوات الاتصال، وتنفيذ مهام البرمجة الفرعية، وتوجيه الطلب، واستخراج المعلومات، وتحليل المستندات الطويلة. يمكن للنموذج استقبال نماذج إدخال متعددة مثل النص والصور والصوت والفيديو وPDF، وإخراج النتائج في شكل نص.
يحتوي Muse Ember على نافذة سياق تحتوي على حوالي مليون رمز مميز، ويمكنه إخراج ما يصل إلى حوالي 512000 رمز مميز، ويمكنه معالجة قواعد أكواد برمجية أكبر أو مجموعات مستندات في طلب واحد
. النموذج متاح الآن عبر الإنترنت من خلال Muse Code وMeta Model API، ورقم الطراز هو "muse-ember-1.0".من حيث السعر، يتقاضى Muse Ember 0.10 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إدخال، و0.004 دولارًا أمريكيًا لكل مليون إدخال مخزن مؤقتًا، و0.50 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمزًا مميزًا للمخرجات. تظهر اختبارات التحليل الاصطناعي أن
تكلف معدات الاستدلال الأعلى حوالي 0.14 دولارًا أمريكيًا لكل مهمة، وأن تكلفة كلود هايكو 5.5 تبلغ حوالي 0.41 دولارًا أمريكيًا لإكمال مهام مماثلة
.ومع ذلك، هناك اختلافات في نتائج مشاريع التقييم المختلفة. تُظهر الاختبارات التي نشرتها Meta أن Muse Ember يتفوق على Claude Haiku 5.5 وGPT-6 Luna من OpenAI في بعض الوكلاء واستدعاءات الأدوات والمهام متعددة الوسائط؛ في اختبار FrontierCode 2.0 الذي يفحص ما إذا كان يمكن لمشرفي المشروع اعتماد تعديلات التعليمات البرمجية، كانت درجة Muse Ember أقل من درجة Claude Haiku 5.5.
التعليقات