Meta ra mắt Muse Ember, được mệnh danh là mô hình nhỏ nhất và hiệu quả nhất của họ. Mô hình này không nhằm mục đích cạnh tranh trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp nhất, mà được thiết kế đặc biệt để xử lý những công việc thường xuyên nhất trong quy trình thực thi của Agent — bao gồm gọi liên tục các công cụ, truy xuất và trích xuất thông tin, đọc mã, chạy kiểm thử, sửa đổi cục bộ tệp tin, cũng như xử lý tài liệu dài. Mô hình có ngữ cảnh lên đến 1 triệu token, hiểu bản chất văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Sự phân công của Meta rất rõ ràng: Muse Wonder chịu trách nhiệm giải quyết các vấn đề khó, trong khi Ember đảm nhiệm việc thực hiện hàng loạt tác vụ cụ thể. Điều đáng chú ý thực sự là chi phí. Giá API tiêu chuẩn của Muse Ember là 0,10 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,50 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Trên Chỉ số Artificial Analysis Intelligence, nó đạt 36 điểm, ngang bằng với cấp độ cao nhất của Claude Haiku 5.5 và cao hơn tất cả các cấp độ suy luận của GPT-6 Luna. Tuy nhiên, để hoàn thành một nhiệm vụ kiểm tra chuẩn, Ember trung bình chỉ tốn khoảng 0,14 USD, trong khi Haiku 5.5 cần 0,41 USD. Điều thú vị là giá token đầu vào và đầu ra của hai mô hình này hoàn toàn giống nhau. Vậy tại sao Ember lại rẻ hơn tới hai phần ba? Artificial Analysis đưa ra lý do: giá đầu vào được lưu cache của Ember thấp hơn, và lượng token đầu ra tiêu thụ chỉ bằng khoảng một phần ba của Haiku. Đây mới chính là sự cải thiện hiệu suất thực sự mang tính đột phá trong thời đại Agent. Mô hình không chỉ cần biết làm việc, mà còn phải nói ít, tiêu thụ ít, và liên tục giảm chi phí từng bước trong các quy trình lặp đi lặp lại. Điều còn thú vị hơn là Ember thậm chí còn bắt đầu cạnh tranh với chính các mô hình lớn của chính Meta. Cùng trong bài kiểm tra của Artificial Analysis, chỉ số trí tuệ của Muse Spark 1.3 là 37 điểm, Ember là 36 điểm, nhưng chi phí mỗi nhiệm vụ lần lượt là 2,39 USD và 0,14 USD — chênh lệch khoảng 17 lần. Tất nhiên, Ember không hoàn toàn vượt trội. Trong bài kiểm tra FrontierCode 2.0 đánh giá khả năng hợp nhất mã nguồn thực tế, nó vẫn còn thua kém Haiku 5.5. Sau đó, Meta còn mang Ember, Wonder và Spark 1.3 cùng lên Google Cloud và Oracle Cloud. Hiện tại Google Cloud đang ở giai đoạn xem trước, và Ember chỉ hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh. Tôi cho rằng thông điệp thực sự mà Meta phát đi trong đợt ra mắt này là: cuộc cạnh tranh giữa các mô hình lớn đang chuyển từ một cuộc thi đơn thuần về trí tuệ sang một hệ thống phân công lao động tinh vi. Trước đây, mọi người tranh luận mô hình nào thông minh nhất; trong tương lai, các nhà phát triển có thể quan tâm hơn đến việc: những nhiệm vụ nào đáng bỏ tiền thuê mô hình thông minh nhất xử lý, và những nhiệm vụ nào chỉ cần một mô hình nhỏ rẻ hơn 17 lần là đủ. Vì cuối cùng, một Agent thực sự tạo ra giá trị không phải nhờ vào một vài lần suy luận ấn tượng hiếm hoi, mà nhờ vào khả năng thực hiện hàng trăm thao tác bình thường một cách đáng tin cậy. Mô hình thông minh nhất quyết định giới hạn năng lực của Agent; nhưng mô hình rẻ nhất mà vẫn đủ thông minh mới có thể quyết định liệu Agent có trở thành một doanh nghiệp sinh lời hay không.