Sobre Muse Ember
Muse Ember es el modelo Muse más pequeño y rápido de Meta, pensado para el trabajo que se repite todo el día: sacar datos de documentos, clasificar peticiones, llamar a herramientas en orden y hacer pequeños arreglos de código. Lee hasta 1 millón de tokens en una conversación
Ember saca la misma nota que Claude Haiku 5.5 en el Artificial Analysis Intelligence Index por cerca de un tercio del coste y escribe 446 tokens por segundo, casi el doble que Haiku 5.5. Completa más tareas de negocio de principio a fin que Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna, y lee capturas de pantalla, documentos escaneados, audio y vídeo
En Overchat AI, Muse Ember funciona sin cuenta de desarrollador de Meta. Está en el mismo chat que Muse Wonder, Claude y GPT-6, así que puedes planificar una tarea difícil con un modelo más grande y pasarle a Ember los pasos rutinarios
- Desarrollador
- Meta
- Lanzamiento
- 9 nov. 2026
- Familia
- Muse
- Ventana de contexto
- 1M tokens
- Respuesta máxima
- 512K tokens
- Entrada
- Texto, imágenes, audio, vídeo, archivos
Mira cómo responde Muse Ember
Extrae los datos de esta factura en JSON: proveedor, número de factura, fecha de emisión, vencimiento, conceptos (descripción, cantidad, precio unitario) y total. Comprueba que el total cuadra. IMPRENTA BRILLO S.L. Factura n.º IB-20931 Emisión: 28/10/2026 · Vencimiento: 27/11/2026 Cliente: Café Puerto y Pino 500 × Vasos de papel, 350 ml — 0,16 € 200 × Cartas de menú, A5 — 0,85 € 2 × Carteles de escaparate, A1 — 22,00 € Envío — 14,00 € Total a pagar: 280,00 €
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- 500 × 0,16 € = 80,00 €
- 200 × 0,85 € = 170,00 €
- 2 × 22,00 € = 44,00 €
- Envío = 14,00 €
Total calculado: 308,00 € Total en factura: 280,00 € Diferencia: -28,00 €
Esta función debería devolver los pedidos de los últimos 7 días, incluido hoy, pero los pedidos de hoy nunca aparecen. Arréglala. from datetime import date, timedelta def ultimos_7_dias(pedidos): inicio = date.today() - timedelta(days=7) return [p for p in pedidos if inicio < p['dia'] < date.today()]
El problema está en las desigualdades estrictas:
inicio < p['dia'] < date.today()p['dia'] < date.today()excluye hoy. Nunca entrará un pedido con fecha de hoy.inicio < p['dia']también excluye el día que está justo 7 días atrás.
Hay que hacer ambos límites inclusivos con <=:
from datetime import date, timedelta
def ultimos_7_dias(pedidos):
hoy = date.today()
inicio = hoy - timedelta(days=6)
return [p for p in pedidos if inicio <= p['dia'] <= hoy]Con eso, hoy ya se incluye.
Convierte estas notas de reunión en una lista de tareas con un responsable y una fecha límite para cada una. Marca lo que no tenga responsable. Reunión de lanzamiento, 10/11: Maya termina el texto de la página de precios antes del jueves. Las imágenes de la landing todavía necesitan un diseñador, nadie lo ha cogido. Leo arregla el bug del checkout antes del lanzamiento del viernes. Quedamos en enviar el email de invitación a la beta el lunes, y Sara se encarga de la lista. Alguien tiene que revisar la traducción al portugués
Aquí tienes las notas convertidas en lista de tareas:
| Tarea | Responsable | Fecha límite |
|---|---|---|
| Terminar el texto de la página de precios | Maya | Antes del jueves |
| Imágenes de la landing | ⚠️ Sin responsable — nadie lo ha cogido | No especificada |
| Arreglar el bug del checkout | Leo | Antes del lanzamiento del viernes |
| Enviar el email de invitación a la beta | Sara — se encarga de la lista | El lunes |
| Revisar la traducción al portugués | ⚠️ Sin responsable | No especificada |
Pendientes de asignar (2):
- [ ] Imágenes de la landing
- [ ] Revisar la traducción al portugués
Más prompts para probar con Muse Ember
Muse Ember frente a otros modelos
Compara Muse Ember con Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna en las mismas pruebas de agentes, programación y visión
| Característica | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
| Desarrollador | Meta | Anthropic |
| Lanzamiento | 9 nov. 2026 | 7 oct. 2026 |
| Ventana de contexto? | 1M tokens | 1M tokens |
| Velocidad? | 446 tokens/s | 254 tokens/s |
| Característica | Muse Ember | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Desarrollador | Meta | OpenAI |
| Lanzamiento | 9 nov. 2026 | 22 sept. 2026 |
| Ventana de contexto? | 1M tokens | 1M tokens |
| Velocidad? | 446 tokens/s | 104 tokens/s |
Fuentes: Meta, Introducing our smallest, most efficient model: Muse Ember (9/11/2026), Meta Model API, Muse Ember, Artificial Analysis, Muse Ember
Funciones principales de Muse Ember
Tareas entre apps, capturas y documentos escaneados, arreglos rápidos de código y respuestas rápidas
Tareas entre apps
Muse Ember lleva una tarea de principio a fin: saca los registros, llama a las herramientas en el orden correcto y actualiza la siguiente app. En AutomationBench, una prueba de flujos de trabajo de empresa de principio a fin, obtiene un 37,8 % frente al 20,2 % de GPT-6 Luna y el 13,9 % de Claude Haiku 5.5
Capturas y documentos escaneados
Envía a Muse Ember una captura de pantalla, la foto de un ticket o un documento escaneado, y lee los números y responde a tu pregunta sobre ellos. En PerceptionBench, una prueba de preguntas sobre imágenes y documentos, obtiene un 80,6 % frente al 78,6 % de Claude Haiku 5.5 y el 62,8 % de GPT-6 Luna
Arreglos rápidos de código
Muse Ember lee el test que falla, encuentra la línea que lo rompe y da el arreglo más pequeño. En Terminal-Bench 4.0, una prueba de tareas de programación en un terminal, obtiene un 40,9 % frente al 39,2 % de Claude Haiku 5.5 y el 16,4 % de GPT-6 Luna
Respuestas rápidas
Muse Ember escribe 446 tokens por segundo en la prueba de Artificial Analysis, frente a 254 de Claude Haiku 5.5 y 104 de GPT-6 Luna, y sus primeras palabras llegan en unos 4 segundos. Por eso encaja con muchas tareas cortas seguidas, como clasificar tickets o etiquetar filas de una hoja
Por qué usar Muse Ember en Overchat AI
Una cuenta para chat, imágenes y vídeo, en todos tus dispositivos
Agente de IA Superchat
Superchat Agent envía tu mensaje automáticamente al modelo más adecuado para la tarea. Genera imágenes y vídeos, usa las herramientas de IA de Overchat AI y aprende de tus interacciones para mejorar con el tiempo
Chatea con imágenes y archivos
Sube PDF, hojas de cálculo, código y capturas de pantalla y pregunta a Muse Ember sobre ellos. También puedes dictar el mensaje en lugar de escribirlo
Ve más allá del texto
Genera imágenes con Nano Banana y GPT Image y vídeos con Seedance y Kling en la misma cuenta, con los mismos créditos que el chat
En la web, iPhone y Android
Empieza un chat en el portátil y termínalo en el móvil. La app de Overchat AI tiene los mismos modelos, y tus chats quedan en una sola cuenta en todos los dispositivos
Cómo usar Muse Ember en Overchat AI
Empieza en el chat de arriba de esta página o en la app de Overchat AI en la web, iOS o Android
- 01
Elige Muse Ember
Ya viene elegido en el chat de esta página. En la app de Overchat AI, abre la lista de modelos junto al campo de mensaje, elige Meta y selecciona Muse Ember
- 02
Adjunta un documento o una captura
Añade un PDF, una hoja de cálculo, una captura o tu código y escribe lo que necesitas: el resultado, el formato y lo que hay que comprobar
- 03
Sigue en el mismo chat
Haz otra pregunta, pide una tabla o una versión más corta, o cambia a otro modelo sin perder la conversación
Descubre otros modelos
Los modelos marcados como Próximamente llegarán pronto a Overchat AI; los demás ya están disponibles
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Preguntas frecuentes sobre Muse Ember
Si tienes alguna pregunta,
escríbenos a hello@overchat.ai
Muse Ember es el modelo Muse más pequeño y eficiente de Meta, lanzado el 9 de noviembre de 2026. Está pensado para trabajo de agente repetido, como llamadas a herramientas, extracción de datos, clasificación de peticiones y pequeñas tareas de programación. Lee texto, imágenes, audio, vídeo y archivos y tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens
Muse Ember sirve para tareas que llegan en gran cantidad: sacar campos de facturas y formularios, clasificar tickets de soporte, leer capturas y documentos escaneados, resumir documentos largos y arreglar bugs pequeños. Meta recomienda usarlo junto con Muse Wonder, que planifica el trabajo mientras Ember hace los pasos
En la mayoría de las pruebas de la tabla de Meta, sí: AutomationBench 37,8 % frente a 13,9 %, Terminal-Bench 4.0 40,9 % frente a 39,2 % y PerceptionBench 80,6 % frente a 78,6 %. Claude Haiku 5.5 va por delante en FrontierCode 2.0, una prueba de tareas largas de programación, con un 34,9 % frente al 27,2 %. Los dos sacan 36 en el Artificial Analysis Intelligence Index, y Ember escribe casi el doble de rápido
Muse Wonder es el modelo más potente de Meta para los problemas más difíciles. Muse Spark es el modelo intermedio para programación y trabajo de agente. Muse Ember es el más pequeño y rápido: saca 36 en el Artificial Analysis Intelligence Index frente a 37 de Muse Spark 1.3, por una fracción del coste. Los tres están en el chat de Overchat AI
No. Meta mantiene cerrados los pesos de Muse Ember, y el modelo solo funciona en la infraestructura de Meta. El modelo Muse abierto de Meta es Muse Glimmer
Muse Ember está disponible en la Meta Model API, donde su ID de modelo es muse-ember-1.0, en Muse Code en todos los planes, en Google Cloud y Oracle Cloud, y en el chat de Overchat AI
Muse Ember lee hasta 1 millón de tokens en una conversación, unas 750.000 palabras, y sus respuestas pueden llegar a 512.000 tokens
Escribe tu mensaje en el chat de arriba de esta página, adjunta un documento o una captura si lo necesitas y pulsa Enviar. Después de iniciar sesión, Muse Ember responde en el chat de Overchat AI, donde puedes seguir la conversación en la web, iOS o Android y cambiar de modelo cuando quieras
