Meta запустила Muse Code в бета-версии с платными тарифами и SDK, бросая вызов Claude Code и Codex
Ключевые выводы
- •Muse Code — терминальный ИИ-агент для программирования от Meta, построенный на модели Muse Spark 1.2 и доступный в бета-версии для macOS и Linux.
- •Стандартный тариф стоит $1,25 за миллион входных токенов и $4,25 за миллион выходных, а тариф «contributor» в 10–20 раз дешевле в обмен на разрешение Meta использовать данные об эксплуатации для улучшения моделей.
- •На Terminal-Bench 2.1 Muse Code набрал 82,9%, заняв второе место после Claude Opus 5 и Claude Code с 86,7%, и третье место на DeepSWE 1.1 с результатом 59,3%.
- •Инструмент поддерживает оркестрацию нескольких агентов с постоянными фоновыми суб-агентами, изолированными Git worktrees и восстановлением после сбоев через append-only журнал событий.
- •Разработку возглавляет Александр Ванг в Meta Superintelligence Labs, а API совместим с SDK от OpenAI и Anthropic для упрощения перехода.
Meta вступила в конкуренцию ИИ-агентов для программирования. Компания официально запустила Muse Code в бета-версии, поставив инструмент в прямое противостояние с Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Терминальные агент-ассистенты для кода стали одним из самых динамичных сегментов ИИ-инструментариев: разработчики переходят от помощников в стиле автодополнения к агентам, способным выполнять многоэтапные инженерные задачи с минимальным контролем.
Muse Code построен на модели Muse Spark 1.2 и представляет собой терминальный ИИ-агент для программирования, ориентированный на сложные задачи программной инженерии. Он выполняет планирование, изменение кода, тестирование и координацию нескольких агентов через постоянные фоновые суб-агенты — всё из командной строки.
Ценообразование, направленное на демпинг против конкурентов
Стандартный тариф через Meta Model API стоит $1,25 за миллион входных токенов и $4,25 за миллион выходных. Тариф «contributor» примерно в 10–20 раз дешевле стандартного, но с условием: пользователь разрешает Meta использовать его данные об эксплуатации для улучшения моделей. API совместим с существующими SDK от OpenAI и Anthropic, что снижает издержки перехода для команд, уже работающих на инструментах конкурентов. Установка доступна через командную строку для пользователей macOS и Linux.
Бенчмарки показывают конкурентные результаты
На бенчмарке Terminal-Bench 2.1 Muse Code набрал 82,9%, заняв второе место после Claude Opus 5 и Claude Code, показавших 86,7%. На бенчмарке DeepSWE 1.1 он занял третье место с результатом 59,3%. Как это обычно бывает с результатами от самих разработчиков, независимая проверка может занять время, пока внешние оценщики протестируют инструмент.
Muse Code поддерживает оркестрацию нескольких агентов, запуская постоянные суб-агенты, которые в фоновом режиме одновременно работают над разными частями задачи. Для параллельной работы используются изолированные Git worktrees, что позволяет нескольким агентам изменять код, не мешая друг другу. Для надёжности предусмотрен механизм восстановления после сбоев на основе журнала событий с добавлением только в конец (append-only). Meta отметила внутреннее исследование, в котором Muse Code выполнил более 1 000 вызовов инструментов в течение непрерывного 24-часового периода.
Гонка вооружений в ИИ-программировании накаляется
Разработку возглавляет Александр Ванг (Alexandr Wang) в Meta Superintelligence Labs. Семейство моделей Muse Spark впервые появилось в апреле 2026 года, а Muse Spark 1.1 вышла в июле 2026 года. Muse Code построен на Muse Spark 1.2. Бета-запуск стал самым решительным шагом Meta на рынке, где по внедрению среди разработчиков лидировали Anthropic и OpenAI, а дальнейшие релизы линейки Muse Spark покажут, как быстро Meta намерена развивать продукт.
