Meta выходит на рынок AI-кодирования с конкурентоспособным агентом Muse Code

Meta, известная социальная сеть, наконец-то вступила в мир AI-кодирования, ранее занятый такими игроками, как Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Компания представила бета-версию Muse Code, которая, по их словам, может предложить доступные решения, сопоставимые с конкурентами по производительности.

Агент, работающий в терминальном режиме, основан на модели Muse Spark 1.2 и способен выполнять "полные" задачи даже в больших кодовых репозиториях, как заявил генеральный директор Meta Марк Цукерберг. Он может планировать изменения, писать код и проверять результаты. Фоновым агентам предоставляется возможность создавать контекст, а более крупные проекты назначаются изолированным "суб-агентам", которые не будут мешать друг другу.

Каждый вызов модели и использование инструментов фиксируются, и агент сможет продолжить свою работу в случае сбоя.

Основным преимуществом является низкая цена входа, как отметил главный AI-специалист Александr Ванг в интервью с CNBC. Существует возможность оплаты по мере использования, которая составляет $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных токенов. Также доступен уровень для участников, который, по словам Ванга, "более чем в 10 раз дешевле". Для этого требуется помогать улучшать модель, как и с другими агентами, но это может быть более выгодно, если вы только начинаете или являетесь частью большой команды.

Meta сейчас принимает запросы на отказ от хранения данных, помогая компаниям, которые не хотят, чтобы их потенциально чувствительная информация использовалась для обучения AI-моделей.

Как Muse Code сравнивается с Claude Code и Codex?

Он работает лучше всего в экосистеме Meta

Muse Code — это инструмент кодирования, который позволяет управлять несколькими моделями и может использоваться для сторонних платформ. Однако Ванг объясняет, что Muse Spark 1.2 будет работать лучше всего, так как он был разработан совместно с агентом.

В этих условиях Meta утверждает, что Muse Spark 1.2 показывает производительность на уровне или лучше, чем у конкурентов. Он обходит GPT 5.6 Terra (без упоминания Sol) в бенчмарке программной инженерии Terminal-Bench 2.1 и близок к Claude Opus 5. В тесте DeepSWE 1.1 он уступает обоим, но все же опережает Grok от X.ai и Gemini 3.6 Flash от Google.

По данным внутреннего бенчмарка кодирования Meta, его модель находится между Claude Opus 5 и GPT 5.6 Terra.

Вы не выбираете Muse Code ради скорости на данном этапе. Скорее, Meta уже конкурентоспособна с коллегами в области кодирования всего через четыре месяца после выпуска первой модели Muse Spark. Их ценовая стратегия также может быть привлекательной в определенных условиях, хотя вы быстро можете столкнуться с необходимостью подписки при частом использовании AI-кодирования.