Mark Zuckerberg uruchomił Muse Code w wersji beta w środę, pierwszy agent kodowania sztucznej inteligencji (AI) Meta. Claude Opus 5 firmy Anthropic przewyższa go we wszystkich czterech porównaniach, które Meta opublikowała przy premierze.
Meta opublikowała te wykresy mimo wszystko. Firma sprzedaje tańsze narzędzie, a nie lepsze. Niezależne dane testowe sugerują, że różnica jest szersza, niż pokazała Meta.
Śledź nas na X, aby otrzymywać najnowsze wiadomości na bieżąco
Wykresy Meta same wręczają Anthropic każdą rundę
Muse Spark 1.2 to model wewnątrz Muse Code. Uzyskał 82,9% w teście Terminal-Bench 2.1.
Claude Opus 5 uzyskał 86,7% w tym samym teście. Terminal-Bench pochodzi z Instytutu Laude i badaczy ze Stanfordu. Ustala 89 rzeczywistych zadań związanych z naprawą systemu, pracą z danymi i bezpieczeństwem.
Drugie miejsce jest szanowane. Muse Code pokonał Codex OpenAI z wynikiem 81,8% i Grok Build z wynikiem 81,6%.
Następny wykres był surowszy. DeepSWE 1.1 ustala 113 zadań kodowania z wyłączonym dostępem do internetu podczas oceniania. Muse Spark 1.2 spadł na trzecie miejsce z wynikiem 59,3%.
Meta następnie opublikowała test, który sama stworzyła, oparty na 440 rzeczywistych pull requestach od swoich inżynierów. Muse Spark 1.2 uzyskał tam 70,6%, około dziewięciu punktów za Opus 5.
Ten wynik jest tylko 2,3 punktu powyżej Muse Spark 1.1, modelu, który Meta wysłała w lipcu.
Model, który Meta pominęła w swoich wykresach kodowania
Meta porównało się z GPT-5.6 Terra. OpenAI sprzedaje silniejszy model o nazwie Sol, a Meta pominęło go we wszystkich trzech wykresach kodowania.
Sol zajmuje pierwsze miejsce na niezależnej liście Terminal-Bench 2.1 z wynikiem 89.5%. Opus 5 jest na drugim miejscu z wynikiem 89.1%.
Obie wartości przewyższają 86.7%, które Meta zgłosiło dla Opus 5. Meta wybrało słabsze ustawienie swojego najsilniejszego rywala i nadal zakończyło za nim.
W porównaniu do Sol, prawdziwego lidera, Muse Spark 1.2 traci 6.6 punktów zamiast 3.8.
Meta uwzględniło Sol w jednym miejscu. W zadaniu związanym z jednostką przetwarzania grafiki (GPU) wykonującym ponad 1,000 wywołań narzędzi, Sol poprawił wynik bazowy o 71.2%. Muse Spark 1.2 osiągnęło 68.7% i zajęło czwarte miejsce z sześciu.
Jedno zastrzeżenie działa w drugą stronę. Muse Spark 1.2 nie pojawia się jeszcze na tej publicznej liście, na której przetestowano tylko 26 z 183 śledzonych modeli. Jego wynik 82.9% pozostaje wartością Meta.
„Muse Spark 1.2 to nasz następny krok w kierunku granicy, z większymi, bardziej zdolnymi modelami w drodze,” powiedział Zuckerberg w poście.
Zuckerberg wkrótce może gościć model, który pokona jego własny
Meta rzekomo prowadzi rozmowy na temat wynajmu mocy obliczeniowej dla Anthropic. Umowa może osiągnąć 10 miliardów dolarów w ciągu dwóch lat. Centra danych Meta pomogą w uruchomieniu modeli Claude, które Muse Code miało na celu obalić.
Przywództwo za Muse Code było kosztowne. Zuckerberg zapłacił 14.3 miliarda dolarów w czerwcu 2025 roku za Scale AI i jego założyciela Alexandra Wanga, który teraz kieruje Meta Superintelligence Labs.
Cena to dźwignia, którą Wang pozostawił. Stawki odpowiadają lipcowemu wprowadzeniu pierwszego płatnego API Meta w cenie 1,25 USD za milion tokenów wejściowych i 4,25 USD za milion tokenów wyjściowych.
Poziom dla współpracowników kosztuje ponad 10 razy mniej. Programiści kwalifikują się, pozwalając Meta na szkolenie na podstawie ich pracy. Wang odmówił podania liczby adopcji linii Muse Spark.
Konta Meta wyjaśniają zniżkę. Przychody wzrosły o 28% do 60,8 miliarda USD w ubiegłym kwartale, jednak zysk operacyjny spadł o 8% do 18,8 miliarda USD.
Marża operacyjna spadła do 31% z 43% rok wcześniej. Meta wydała 31,08 miliarda USD na projekty kapitałowe tylko w tym kwartale, a prognozy sięgają nawet 145 miliardów USD na rok.
Muse Code oferuje inżynierię, której brakuje Claude Code. Agenci w tle utrzymują kontekst w trakcie sesji. Pod-agenci pracują w izolowanych kopiach repozytorium.
Meta zbudowała solidnego drugiego najlepszego programistę i wyceniła go jak opcję budżetową. Beta pokaże, czy programiści wymieniają kilka punktów dokładności na rachunek mniej więcej dziesiątej części rozmiaru.
Źródło: BeInCrypto
