AIレビューXの評判まとめ
X評判まとめ

Muse Emberの評判は?
使ってみた人のXの声

生成り色の背景に、黒い窓の形と、そこから線で上へ広がる色とりどりの丸(AIレビュー作成のオリジナル画像)
総評

「速さと1回あたりの安さは好評、出来はLunaやHaikuと比べて評価が割れる」。

  • ユーザー投稿100件では好評60・中立33・不満7。
  • 好評は応答と作業の速さと、トークン単価は同じでも1回あたりの費用が安いこと。
  • 大きいモデルに計画させ、Emberに下働きを任せる組み方を勧める声も多い。
  • 不満は入力が20万トークンを超えると料金が3倍になることと、コーディングの出来はHaiku 5.5やLunaに及ばないという比べ結果。
2026年11月12日時点2026/11/10〜11/12のX投稿

公開日 更新日

100収集した投稿
93投稿した人
40/60日本語/英語
56,303最多インプレッション
8テーマ
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Muse Emberの強みと弱点の地図

横は話題になった多さ、縦は評価です。右上にあるテーマほど、よく話題になっていて好評です。

Muse Emberのテーマごとの話題の多さと評価
テーマ件数評価(好評の割合−不満の割合、%)
料金・1回あたりの費用40+70
Luna・Haiku・DeepSeekとの比較32+66
大きいモデルとの分担20+70
仕上がり・賢さ20+75
速さ19+74
使える場所・プラン17±0
ベンチマークと実際16+25
長い入力の料金6−33

評価は、そのテーマの投稿の「好評の割合 − 不満の割合」(%)です。円が大きいほど、投稿の多いテーマです。

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評価の内訳

ユーザー投稿100件(好評 / 中立 / 不満)

全体60 / 33 / 7
日本語(40)20 / 18 / 2
英語(60)40 / 15 / 5
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テーマ別の声

投稿を8つのテーマに分け、良い声と不満の声を並べました。カードを押すとXの元投稿が開きます。

件数がいちばん多いテーマ。トークン単価はClaude Haiku 5.5やGPT-6 Lunaと同じでも、使うトークンが少ないぶん1回あたりは安い、という声が日英で並んだ。同じ3Dのシーンを作らせてHaiku 5.5の8分の1の費用だったという比べ結果や、キャッシュの料金の安さを評価する声もある。一方で、1回あたり約3分の1という数字はMetaのグラフで、自分の作業で測ってから決めるという慎重な見方も多い。

同じ価格帯のモデルと比べた投稿。アプリを作らせて、Lunaと同じかそれ以上の出来で約3倍速かった、DeepSeek V4.1 Flashより上だという好評が多い。一方で、Three.jsのお題では見た目はLunaのほうがずっとよかった、コーディングのベンチマークではHaiku 5.5よりかなり下だった、という比べ結果もある。

Muse WonderやClaude Fable 5.2などに計画や指揮を任せ、Emberにツール呼び出しやテスト、細かいコーディングを任せる組み方。Fable 5.2が5つのEmberを並べて動かし、人の手のテストで見つからなかったバグを見つけたという例もある。難しい判断のときだけ強いモデルに相談する形を作った人もいる。

やさしい〜ふつうの難しさの作業なら十分、きびきび速くて賢い、という好評が多い。3Dのゲームやシーンを1回の指示で作った、0.04ドル以下でゲームの基本の部分ができたという投稿もある。不満は、コーディングの出来はMuse Sparkより少し上でLuna HighやHaiku 5.5より下だった、ほかの安いモデルのほうが上だ、という声。

不満がほとんどないテーマ。応答も出力も速い、同じお題をLunaの19分の1の時間で終えた、OpenRouterで毎秒300トークン以上出る、という声が日英で続いた。速さに比べて出来はまだ測っている途中、という人もいる。

Muse CodeとMeta Model APIのほか、OpenRouterやGoogle Cloudで使えるようになったことへの反応。opencodeの定額プランでは使えないのか、MuseアプリのモデルはまだSparkのまま、という声がある。不満は、重みが公開されないこと、サブスクの割引が大きくないと使いどころが限られること。

公式やArtificial Analysisの数字に驚く声がある一方で、メーカーのグラフは主張で、外部の評価を待つという慎重な見方が多い。OSWorld 2.1のグラフは途中まででも点がもらえる方式の数字で、最後までできたかだけを見るとHaikuとの差は大きい、という指摘もある。

件数は少ないが、不満がいちばん目立つテーマ。入力が20万トークンを超えると、その依頼全体が3倍の料金になることを指摘する声が日英であった。Muse CodeのCLIには自動で会話を縮める上限の設定がない、という指摘もある。

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注目投稿ランキング

取得時点の数字です。

インプレッション順

1@thehypedotnews同じシーンを作るのに、Muse EmberはHaiku 5.5の8分の1の費用だった。API…(英語の投稿を翻訳)56,303
2@naymur_devMuse Emberの出来に驚いた。軽量モデルなのに、Command Codeの/desig…(英語の投稿を翻訳)15,357
3@paurooteriMuseの最小モデル muse ember強すぎる これで日々のタスクの代替が捗りますね…15,173
4@taiyopMuseからも最小モデルのリリースが来た!Muse Ember! どうやらこれでもLunaよ…6,684
5@TeksEdgeMuse Spark 1.3より17倍安く動くのに、賢さはほぼ同じ。HaikuやDeepSe…(英語の投稿を翻訳)3,483
6@elshayib_ベンチマーク対策をしていないなら、いま一番のモデル。Muse EmberはGrok 4.7よ…(英語の投稿を翻訳)2,630
7@_ryu15_Muse Emberアツいな 正直GPT 6.1-Luna Haikuあたりの格安ワーカーが…2,182
8@LatentOperatorXMetaの新しいMuse Emberは、とんでもなく速い。Three.jsで「秋の日本の山寺…(英語の投稿を翻訳)1,791

いいね順

1@thehypedotnews同じシーンを作るのに、Muse EmberはHaiku 5.5の8分の1の費用だった。API…(英語の投稿を翻訳)81
2@naymur_devMuse Emberの出来に驚いた。軽量モデルなのに、Command Codeの/desig…(英語の投稿を翻訳)62
3@paurooteriMuseの最小モデル muse ember強すぎる これで日々のタスクの代替が捗りますね…54
4@taiyopMuseからも最小モデルのリリースが来た!Muse Ember! どうやらこれでもLunaよ…51
5@elshayib_ベンチマーク対策をしていないなら、いま一番のモデル。Muse EmberはGrok 4.7よ…(英語の投稿を翻訳)38
6@TeksEdgeMuse Spark 1.3より17倍安く動くのに、賢さはほぼ同じ。HaikuやDeepSe…(英語の投稿を翻訳)33
7@_ryu15_Muse Emberアツいな 正直GPT 6.1-Luna Haikuあたりの格安ワーカーが…26
8@LatentOperatorXMetaの新しいMuse Emberは、とんでもなく速い。Three.jsで「秋の日本の山寺…(英語の投稿を翻訳)26

ブックマーク順

1@thehypedotnews同じシーンを作るのに、Muse EmberはHaiku 5.5の8分の1の費用だった。API…(英語の投稿を翻訳)21
2@taiyopMuseからも最小モデルのリリースが来た!Muse Ember! どうやらこれでもLunaよ…15
3@naymur_devMuse Emberの出来に驚いた。軽量モデルなのに、Command Codeの/desig…(英語の投稿を翻訳)12
4@TeksEdgeMuse Spark 1.3より17倍安く動くのに、賢さはほぼ同じ。HaikuやDeepSe…(英語の投稿を翻訳)10
5@LatentOperatorXMetaの新しいMuse Emberは、とんでもなく速い。Three.jsで「秋の日本の山寺…(英語の投稿を翻訳)9
6@SPAC89Muse Ember 1.0が、すぐにお気に入りのモデルの1つになりそう。昨日はほぼ1日中試…(英語の投稿を翻訳)7
7@_ryu15_Muse Emberアツいな 正直GPT 6.1-Luna Haikuあたりの格安ワーカーが…6
8@Butanium_DeepSeek V4.1 Flashを判定役のLLMに使っているなら、Muse Ember…(英語の投稿を翻訳)4
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公式スペック概要

一般提供2026/11/10(日本時間)。Muse Code(Metaのコーディングエージェント)とMeta Model API(モデル名 muse-ember-1.0)。Google CloudとOracle Cloudでも使える。Museアプリのモデルが変わる発表ではない
位置づけMuseシリーズでいちばん小さく効率のよいモデル。ツール呼び出し、コーディングの小さな作業、振り分け、抽出、長い書類の読み取りなど、エージェントがくり返す作業向け。難しい問題はMuse Wonderに計画させ、Emberが量をこなす組み方を公式が勧めている。Muse Wonder Fullを使って学習した最初のモデル
コンテキスト1,000,000トークン。最大出力は512,000トークン
入力テキスト・画像・音声・動画
料金(100万トークン、API)入力$0.10・出力$0.50(キャッシュ入力$0.004)。入力が20万トークンを超える依頼は入力$0.30・出力$1.50(キャッシュ入力$0.012)
公式の比べ方Artificial Analysisの指数は36でClaude Haiku 5.5(max)と同じ。1回あたりの費用は約$0.14で、Haiku 5.5(max)の$0.411の約3分の1(Metaの発表。Emberの費用は予定価格での見積もり)
出典Meta「Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember」
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よくある質問

公式発表と、このページで集めたX投稿の内容だけから答えています。

Muse Emberはいつから・どこで使える?

2026/11/10(日本時間)に一般提供。Muse Code(Metaのコーディングエージェント)とMeta Model API(モデル名 muse-ember-1.0)で使えます。Google CloudとOracle Cloudでも提供されています。

出典:公式発表(公式スペック概要の出典)
Muse Emberの料金は?

100万トークンあたり、入力$0.10・出力$0.50(キャッシュ入力$0.004)。入力が20万トークンを超える依頼は入力$0.30・出力$1.50(キャッシュ入力$0.012)。

出典:公式発表(公式スペック概要の出典)
Muse EmberのXでの評判は?

このページで集めたユーザー投稿100件では、好評60件・中立33件・不満7件でした。

出典:このページのX投稿の集計
Muse Emberを使ってみた人に好評な点は?

好評の投稿が多かったテーマは「料金・1回あたりの費用」(29件)、「Luna・Haiku・DeepSeekとの比較」(23件)です。1件の投稿が複数のテーマに入ることがあります。

出典:このページのX投稿の集計
Muse Emberへの不満で多いテーマは?

不満7件で多かったテーマは「使える場所・プラン」(3件)、「長い入力の料金」(3件)です。1件の投稿が複数のテーマに入ることがあります。

出典:このページのX投稿の集計

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