# Muse Ember

> Fiche du modèle de langage Muse Ember sur QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. Muse Ember (Meta AI) vient de sortir et n'a pas encore été mesuré. Sa fiche, son prix et les liens pour l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/muse-ember/
Origine : Meta AI · États-Unis · sorti le 9 novembre 2026
Entré sur QUELLE IA le 9 novembre 2026 : https://quelleia.com/nouveaux-modeles/#muse-ember

## Son bilan

- Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.
- Prix estimé : environ 0,32 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question (une estimation, pas un tarif ; méthode : https://quelleia.com/demarche/#prix-estime)

## Score général

- Score IA : en attente de mesures

- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

Le score IA estime le niveau d'un modèle, toutes tâches confondues, à partir des benchmarks publics où il a été mesuré. Son échelle est fixée une fois pour toutes : 100 correspond au meilleur modèle au lancement du site. La marge donne l'intervalle où se trouve le score, avec une confiance de 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

## Scores par tâche

Comment les tâches comptent dans le score : https://quelleia.com/demarche/#taches

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Potentiel QUELLE IA (estimation)

- Performance : Indéterminé. Aucun des résultats annoncés par Meta AI ne porte sur un benchmark que QUELLE IA mesure à l'identique : pas d'estimation possible avant ses premières mesures.

Estimation de QUELLE IA à partir des résultats que l'éditeur annonce, placés sur l'échelle du score général puis corrigés de l'optimisme des annonces : sur les 10 modèles annoncés puis mesurés, les annonces surestimaient de 2,5 points, et l'écart restant est de 1,3 point en médiane. Ne compte dans aucun classement et disparaît dès le premier score mesuré. Méthode : https://quelleia.com/demarche/#potentiel

## Annoncé par Meta AI

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 9 novembre 2026, relue le 9 novembre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Rôle : Modèle d’exécution pour les tâches répétées des agents : sous-tâches, appels d’outils, routage et traitement de collections de fichiers. Entraîné à l’aide de Muse Wonder Full selon Meta.
- Identifiant API : muse-ember-1.0 ; mode Standard uniquement, sans variante Contributor.
- Disponibilité : Depuis le 9 novembre par la Meta Model API et Muse Code, à l’usage et dans tous les plans de Muse Code. Présence dans l’assistant grand public Meta AI non annoncée.
- Entrées et sorties : Texte, images, vidéo, audio et PDF en entrée ; réponse en texte.
- Contexte et réponse : 1 048 576 jetons de contexte et jusqu’à 524 288 jetons en sortie.
- Réflexion : Efforts de minimal à max ; max par défaut.
- Interfaces API : Responses, Chat Completions et Messages.
- Prix jusqu’à 200 000 jetons en entrée : Par million de jetons : 0,10 $ en entrée, 0,004 $ pour l’entrée en cache et 0,50 $ en sortie.
- Prix au-delà de 200 000 jetons en entrée : Par million de jetons : 0,30 $ en entrée, 0,012 $ pour l’entrée en cache et 1,50 $ en sortie. Le palier majore la requête entière, et le seuil compte aussi le cache et l’historique de conversation conservé.
- Poids et taille : Poids fermés. Aucun nombre de paramètres ni licence ouverte publiés dans les sources relues.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Agents | Agents’ Last Exam (ALE v1.0, sous-ensemble Linux de 100 tâches sur 105 ; effort max) | 61,6 % | calculé par Meta dans sa boucle interne commune ; score moyen avec crédit partiel, cinq tâches exclues pour stockage ou absence de score |
| Utilisation d’un ordinateur | OSWorld 2.1 (score partiel, 108 tâches, effort max) | 69,5 % | calculé par Meta dans son environnement interne commun, distinct de l’exécuteur officiel ; moyenne du crédit par tâche |
| Compréhension visuelle | PerceptionBench (avec outils, 3 000 questions, effort max) | 80,6 % | calculé par Meta avec terminal et outils de fichiers ; juge officiel gpt-oss-120b, pass@1 |

Sources : https://dev.meta.ai/docs/muse-ember, méthode https://research.meta.ai/static/muse-ember-evaluation-report

## Exécution locale

Non. Muse Ember est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,09 € / 0,45 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 048 576 jetons (environ 786 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo, son, PDF
- Réflexion : Minimale, faible, moyenne, élevée, très élevée, maximale (six niveaux réglables)
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/meta/muse-ember)

## En bref

**Quel est le score de Muse Ember ?** Muse Ember n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

**Muse Ember peut-il tourner en local ?** Non. Muse Ember est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Muse Ember ?** 0,09 € par million de jetons en entrée et 0,45 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,32 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Muse Ember ?** Muse Ember est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 9 novembre 2026. C'est un modèle fermé.

Source : QUELLE IA, édition du 9 novembre 2026. https://quelleia.com