Metas Muse Ember: Haiku-Niveau für ein Drittel der Kosten
Meta hat Muse Ember vorgestellt, das kleinste und günstigste Modell der Muse-Familie für die Routinearbeit von KI-Agenten. Laut Artificial Analysis erreicht es 36 Punkte auf dem Intelligence Index, gleichauf mit Claude Haiku 5.5, aber zu rund einem Drittel der Kosten pro Aufgabe.
Pascal Eugster
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10. NOVEMBER 2026
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Wer Agenten im Dauerbetrieb laufen lässt, rechnet neu: Ember liefert Haiku-Niveau für 0,14 statt 0,41 Dollar pro Aufgabe – schwach ist das Modell bei Wissensfragen und bei schwierigen Programmieraufgaben.
Meta hat am 9. November 2026 Muse Ember vorgestellt, das kleinste und günstigste Modell seiner Muse-Familie, gebaut für die Routinearbeit von KI-Agenten. Laut der unabhängigen Auswertung von Artificial Analysis erreicht es 36 Punkte auf dem Intelligence Index (einem Sammeltest aus mehreren Benchmarks) – so viel wie Claude Haiku 5.5, aber für rund einen Drittel der Kosten: 0,14 statt 0,41 US-Dollar pro Index-Aufgabe.
Gleicher Listenpreis, trotzdem dreimal günstiger
Über die Meta Model API kostet Ember 0,10 Dollar pro Million Input-Token und 0,50 Dollar pro Million Output-Token (bei Prompts bis 200'000 Token; darüber 0,30 und 1,50 Dollar). Gecachter (wiederverwendeter) Input kostet nur 0,004 Dollar. Laut Artificial Analysis entsprechen die Grundpreise denen von Haiku 5.5 und GPT-6 Luna. Der Vorteil pro Aufgabe entsteht anderswo: Der Cache-Preis liegt 60 Prozent tiefer, und Ember braucht rund ein Drittel der Output-Token.
Zum Vergleich: DeepSeek V4.1 Flash 1017 kommt auf 33 Punkte bei 0,60 Dollar, Metas Flaggschiff Muse Wonder auf 44 Punkte bei 6,95 Dollar – Ember liegt acht Punkte dahinter, kostet aber nur etwa einen Fünfzigstel. Muse Wonder haben wir bereits vorgestellt; Ember ist das erste Modell, das mit «Muse Wonder Full» trainiert wurde.
Der Arbeiter, nicht der Chef
Meta positioniert Ember als Subagent: Muse Wonder plant, Ember erledigt das Volumen – Tool-Aufrufe, Programmier-Teilaufgaben, Routing, Extraktion. Das Modell fasst 1 Million Token Kontext, liefert bis zu 512'000 Token Output und versteht Text, Bild, Audio und Video. Verfügbar ist es als über die Meta Model API und Muse Code, laut Meta auch auf Google Cloud und Oracle Cloud.
