Sobre o Muse Ember
O Muse Ember é o modelo Muse menor e mais rápido da Meta, feito para o trabalho que se repete o dia todo: extrair dados de documentos, classificar pedidos, chamar ferramentas na ordem certa e fazer pequenas correções de código. Ele lê até 1 milhão de tokens em uma conversa
O Ember tem a mesma nota que o Claude Haiku 5.5 no Artificial Analysis Intelligence Index por cerca de um terço do custo e escreve 446 tokens por segundo, quase o dobro do Haiku 5.5. Ele conclui mais tarefas de negócio de ponta a ponta que o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna e lê capturas de tela, documentos escaneados, áudio e vídeo
Na Overchat AI, o Muse Ember funciona sem conta de desenvolvedor da Meta. Ele está no mesmo chat que o Muse Wonder, o Claude e o GPT-6, então você pode planejar uma tarefa difícil com um modelo maior e passar as etapas de rotina para o Ember
- Desenvolvedor
- Meta
- Lançamento
- 9 nov. 2026
- Família
- Muse
- Janela de contexto
- 1M de tokens
- Resposta máxima
- 512K tokens
- Entrada
- Texto, imagens, áudio, vídeo, arquivos
Veja como o Muse Ember responde
Extraia os dados desta nota fiscal em JSON: fornecedor, número da nota, data de emissão, vencimento, itens (descrição, quantidade, preço unitário) e total. Confira se o total bate. GRÁFICA BRILHO LTDA. Nota nº GB-20931 Emissão: 28/10/2026 · Vencimento: 27/11/2026 Cliente: Café Porto & Pinho 500 × Copos de papel, 300 ml — R$ 0,90 200 × Cardápios, A5 — R$ 4,75 2 × Cartazes de vitrine, A1 — R$ 120,00 Frete — R$ 75,00 Total a pagar: R$ 1.565,00
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"fornecedor": "GRÁFICA BRILHO LTDA.",
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"descricao": "Cardápios, A5",
"quantidade": 200,
"preco_unitario": 4.75
},
{
"descricao": "Cartazes de vitrine, A1",
"quantidade": 2,
"preco_unitario": 120.00
}
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}Conferência do total — não bate:
- 500 × R$ 0,90 = R$ 450,00
- 200 × R$ 4,75 = R$ 950,00
- 2 × R$ 120,00 = R$ 240,00
- Itens: R$ 1.640,00
- Frete: R$ 75,00
- Total calculado: R$ 1.715,00
O total informado é R$ 1.565,00, ou seja, R$ 150,00 a menos que o calculado.
Esta função deveria retornar os pedidos dos últimos 7 dias, incluindo hoje, mas os pedidos de hoje nunca aparecem. Corrija. 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()]
O problema está no < estrito no limite superior:
p['dia'] < date.today()Isso exclui pedidos cuja data é igual a hoje. É preciso usar <= para incluir hoje — e também no limite inferior, para incluir o dia inicial da janela.
Corrigido:
from datetime import date, timedelta
def ultimos_7_dias(pedidos):
hoje = date.today()
inicio = hoje - timedelta(days=6)
return [p for p in pedidos if inicio <= p['dia'] <= hoje]Assim, pedidos com p['dia'] entre inicio e hoje, inclusive, são retornados.
Transforme estas notas de reunião em uma lista de tarefas com responsável e prazo para cada uma. Marque o que estiver sem responsável. Reunião de lançamento, 10/11: a Maya termina o texto da página de preços até quinta. As imagens da landing page ainda precisam de um designer, ninguém pegou. O Leo corrige o bug do checkout antes do lançamento de sexta. Combinamos de enviar o e-mail de convite do beta na segunda, e a Sara cuida da lista. Alguém precisa revisar a tradução para o espanhol
Reunião de lançamento - 10/11
| Tarefa | Responsável | Prazo |
|---|---|---|
| Terminar o texto da página de preços | Maya | Quinta |
| Criar as imagens da landing page | ⚠️ SEM RESPONSÁVEL - ninguém pegou | Não definido |
| Corrigir o bug do checkout | Leo | Antes do lançamento de sexta |
| Cuidar da lista e enviar o e-mail de convite do beta | Sara | Segunda |
| Revisar a tradução para o espanhol | ⚠️ SEM RESPONSÁVEL - ficou como "alguém" | Não definido |
Resumo: 2 tarefas estão sem responsável definido: as imagens da landing page e a revisão da tradução para o espanhol.
Mais prompts para testar no Muse Ember
Muse Ember vs outros modelos
Compare o Muse Ember com o Claude Haiku 5.5 e o GPT-6 Luna nos mesmos testes de agentes, programação e visão
| Característica | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | Meta | Anthropic |
| Lançamento | 9 nov. 2026 | 7 out. 2026 |
| Janela de contexto? | 1M de tokens | 1M de tokens |
| Velocidade? | 446 tokens/s | 254 tokens/s |
| Característica | Muse Ember | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Desenvolvedor | Meta | OpenAI |
| Lançamento | 9 nov. 2026 | 22 set. 2026 |
| Janela de contexto? | 1M de tokens | 1M de tokens |
| Velocidade? | 446 tokens/s | 104 tokens/s |
Fontes: Meta, Introducing our smallest, most efficient model: Muse Ember (09/11/2026), Meta Model API, Muse Ember, Artificial Analysis, Muse Ember
Principais recursos do Muse Ember
Tarefas entre apps, capturas de tela e documentos escaneados, correções rápidas de código e respostas rápidas
Tarefas entre apps
O Muse Ember leva uma tarefa do início ao fim: busca os registros, chama as ferramentas na ordem certa e atualiza o próximo app. No AutomationBench, um teste de fluxos de trabalho de empresas de ponta a ponta, ele marca 37,8% contra 20,2% do GPT-6 Luna e 13,9% do Claude Haiku 5.5
Capturas de tela e documentos escaneados
Mande para o Muse Ember uma captura de tela, a foto de uma conta ou um documento escaneado, e ele lê os números e responde à sua pergunta sobre eles. No PerceptionBench, um teste de perguntas sobre imagens e documentos, ele marca 80,6% contra 78,6% do Claude Haiku 5.5 e 62,8% do GPT-6 Luna
Correções rápidas de código
O Muse Ember lê o teste que falha, acha a linha que quebra e dá a menor correção. No Terminal-Bench 4.0, um teste de tarefas de programação no terminal, ele marca 40,9% contra 39,2% do Claude Haiku 5.5 e 16,4% do GPT-6 Luna
Respostas rápidas
O Muse Ember escreve 446 tokens por segundo no teste do Artificial Analysis, contra 254 do Claude Haiku 5.5 e 104 do GPT-6 Luna, e as primeiras palavras chegam em cerca de 4 segundos. Por isso ele combina com muitas tarefas curtas seguidas, como classificar chamados ou marcar linhas de uma planilha
Por que usar o Muse Ember na Overchat AI
Uma conta para chat, imagens e vídeo, em todos os dispositivos
Agente de IA Superchat
O Superchat Agent envia sua mensagem automaticamente para o modelo mais indicado para a tarefa. Ele gera imagens e vídeos, usa as ferramentas de IA da Overchat AI e aprende com suas interações para melhorar com o tempo
Converse com imagens e arquivos
Envie PDFs, planilhas, código e capturas de tela e pergunte ao Muse Ember sobre eles. Você também pode ditar a mensagem em vez de digitar
Vá além do texto
Gere imagens com Nano Banana e GPT Image e vídeos com Seedance e Kling na mesma conta, com os mesmos créditos do chat
Na web, no iPhone e no Android
Comece um chat no notebook e termine no celular. O app da Overchat AI tem os mesmos modelos, e seus chats ficam em uma só conta em todos os dispositivos
Como usar o Muse Ember na Overchat AI
Comece no chat no topo desta página ou no app da Overchat AI na web, no iOS ou no Android
- 01
Escolha o Muse Ember
Ele já vem escolhido no chat desta página. No app da Overchat AI, abra a lista de modelos ao lado do campo de mensagem, escolha Meta e selecione o Muse Ember
- 02
Anexe um documento ou uma captura de tela
Adicione um PDF, uma planilha, uma captura de tela ou seu código e escreva o que precisa: o resultado, o formato e o que conferir
- 03
Continue no mesmo chat
Faça outra pergunta, peça uma tabela ou uma versão mais curta, ou troque de modelo sem perder a conversa
Conheça outros modelos
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Perguntas frequentes sobre o Muse Ember
Se tiver qualquer dúvida,
fale com a gente em hello@overchat.ai
O Muse Ember é o modelo Muse menor e mais eficiente da Meta, lançado em 9 de novembro de 2026. Ele foi feito para trabalho de agente repetido, como chamadas de ferramentas, extração de dados, classificação de pedidos e pequenas tarefas de programação. Ele lê texto, imagens, áudio, vídeo e arquivos e tem janela de contexto de 1 milhão de tokens
O Muse Ember serve para tarefas que chegam em grande quantidade: extrair campos de notas fiscais e formulários, classificar chamados de suporte, ler capturas de tela e documentos escaneados, resumir documentos longos e corrigir bugs pequenos. A Meta sugere usá-lo junto com o Muse Wonder, que planeja o trabalho enquanto o Ember executa as etapas
Na maioria dos testes da tabela da Meta, sim: AutomationBench 37,8% contra 13,9%, Terminal-Bench 4.0 40,9% contra 39,2% e PerceptionBench 80,6% contra 78,6%. O Claude Haiku 5.5 fica à frente no FrontierCode 2.0, um teste de tarefas longas de programação, com 34,9% contra 27,2%. Os dois têm nota 36 no Artificial Analysis Intelligence Index, e o Ember escreve quase duas vezes mais rápido
O Muse Wonder é o modelo mais forte da Meta para os problemas mais difíceis. O Muse Spark é o modelo intermediário para programação e trabalho de agente. O Muse Ember é o menor e mais rápido: tem nota 36 no Artificial Analysis Intelligence Index contra 37 do Muse Spark 1.3, por uma fração do custo. Os três estão no chat da Overchat AI
Não. A Meta mantém os pesos do Muse Ember fechados, e o modelo roda só na infraestrutura da própria Meta. O modelo Muse aberto da Meta é o Muse Glimmer
O Muse Ember está disponível na Meta Model API, onde o ID do modelo é muse-ember-1.0, no Muse Code em todos os planos, no Google Cloud e no Oracle Cloud, e no chat da Overchat AI
O Muse Ember lê até 1 milhão de tokens em uma conversa, cerca de 750 mil palavras, e suas respostas podem ter até 512 mil tokens
Digite sua mensagem no chat no topo desta página, anexe um documento ou uma captura de tela se precisar e toque em Enviar. Depois de entrar, o Muse Ember responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento
