Meta steigt mit einem eigenen Programmieragenten in den Wettbewerb mit Anthropic und OpenAI ein. Kann Muse Code durch parallele Hintergrundagenten, lange Arbeitssitzungen und vergleichsweise niedrige Nutzungskosten überzeugen?
Der als Beta gestartete Terminal-Agent basiert auf dem ebenfalls neuen Sprachmodell Muse Spark 1.2. Meta hat das Modell speziell für Programmieraufgaben optimiert und nach eigenen Angaben gemeinsam mit Muse Code trainiert. Über die Kommandozeile kann der Agent Softwareprojekte analysieren, geplante Änderungen ausarbeiten, Code schreiben und die Ergebnisse anschließend mit Tests überprüfen.
Muse Code ist darauf ausgelegt, umfangreichere Entwicklungsaufgaben über längere Zeit weitgehend selbstständig zu bearbeiten. Während einer Sitzung bleiben mehrere Hintergrundagenten aktiv. Sie sammeln Informationen, übernehmen einzelne Arbeitsschritte und liefern ihre Ergebnisse an den Hauptagenten zurück. Muse Spark 1.2 wurde ergänzend auf lange, mehrstufige Programmieraufgaben trainiert. Dadurch sollen weniger manuelle Eingriffe notwendig sein und Wartezeiten bei komplexen Arbeitsabläufen sinken.
Ein lokales Ereignisprotokoll zeichnet Modell- und Werkzeugaufrufe, Freigaben sowie vorgenommene Änderungen auf. Wird eine Sitzung durch einen Absturz unterbrochen, soll Muse Code laut Meta an der zuletzt erreichten Stelle weiterarbeiten können.
Günstiger Einstieg mit Bedingungen
Meta bietet Muse Code in zwei Preisstufen an. Der deutlich vergünstigte Contributor-Tarif enthält ein begrenztes Token-Kontingent und steht nur in ausgewählten Ländern zur Verfügung. Gleichzeitig dürfen die dabei entstehenden Nutzungsdaten zur Verbesserung von Metas Produkten verwendet werden.
Daneben gibt es einen regulären, verbrauchsabhängigen API-Tarif. Unternehmen können zudem eine Verarbeitung anfragen, bei der ihre Daten nicht dauerhaft gespeichert werden.
Die unabhängige Benchmarkplattform Artificial Analysis ordnet Muse Spark 1.2 in seiner Leistungsklasse als besonders kosteneffizient ein. Mit 54 Punkten liegt das Modell im Vergleich ungefähr auf dem Niveau von Grok 4.5 und GPT-5.5, bleibt jedoch hinter den aktuellen Spitzenmodellen von Anthropic und OpenAI.
Bei den Coding-Benchmarks ergibt sich kein eindeutiges Bild: In einem Test schnitt Muse Spark 1.2 etwas besser als sein Vorgänger ab, in einem anderen geringfügig schlechter. Zudem wurde nur das Sprachmodell in den Testumgebungen von Artificial Analysis geprüft – nicht Muse Code als vollständiges Produkt mit seiner eigenen Agentenarchitektur. Wie konkurrenzfähig das Gesamtpaket im praktischen Einsatz gegenüber Claude Code und Codex ist, lässt sich daraus noch nicht abschließend ableiten.
Muse Spark 1.2 ist nach dem ursprünglichen Muse Spark und Muse Spark 1.1 bereits die dritte Veröffentlichung der Modellreihe. Anders als bei Llama stellt Meta die Modellgewichte jedoch nicht öffentlich zur Verfügung.
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