Meta schickt Muse Code ins Rennen und benotet sich gleich selbst

KI-News: Meta, Muse Code, Spark 1.2

Meta Superintelligence Labs hat am 5. August Muse Code veröffentlicht, einen Terminal-Agenten fürs Programmieren, dazu das neue Modell Muse Spark 1.2. Beta, macOS und Linux, Installation per Einzeiler. Muse Code plant Änderungen, schreibt Code und prüft das Ergebnis, wobei mehrere Hintergrund-Agenten dauerhaft in der Sitzung laufen, statt für jede Aufgabe neu gestartet zu werden. Meta nennt das Ganze den »nächsten Schritt Richtung Frontier«.

Der technisch interessanteste Teil ist unspektakulär und deshalb gut. Muse Code schreibt jeden Modellaufruf, jeden Werkzeugstart, jede Freigabe und jede Änderung in ein lokales Ereignisprotokoll. Stürzt der Agent ab, macht er exakt an der Stelle weiter, an der er stehengeblieben ist. Meta hat damit eine Kernel-Optimierung über mehr als 1.000 Werkzeugaufrufe und bis zu 24 Stunden laufen lassen, auf KDA- und MLA-Kerneln für Nvidia-Hopper-GPUs. Muse Spark 1.2 kostet 1,25 Dollar pro Million Eingabe-Token und 4,25 Dollar pro Million Ausgabe-Token, zwischengespeicherte Eingaben 0,15 Dollar. Gewichte zum Herunterladen gibt es keine.

Bei den Benchmarks wird es unterhaltsam. Meta vergleicht sich mit Grok 4.5, Claude Opus 5, GPT-5.6 Terra, Gemini 3.6 Flash und Kimi K3, jeweils in deren eigenen Agenten-Produkten, und schiebt gleich den Hinweis hinterher, das eigene Harness sei für Fremdmodelle womöglich nicht optimal eingestellt. Man baut also den Parcours, stellt die Konkurrenz hinein und erklärt vorsorglich, dass der Parcours für die Konkurrenz vielleicht ungeeignet ist. Dazu kommt die Meta Internal Coding Bench mit 440 Aufgaben aus echten internen Pull Requests, die außerhalb von Meta niemand nachrechnen kann. Die konkreten Werte für 1.2 stecken ausschließlich in Balkendiagrammen, im Fließtext steht keine einzige Zahl. Zum Vergleich nennt Metas Modellseite für den Vorgänger Muse Spark 1.1 einen Wert von 80,0 auf Terminal-Bench 2.1.

Für alle, die nicht in der Konsole leben, ist das trotzdem relevant, weil hier der vierte große Anbieter in ein Feld einsteigt, das bislang OpenAI Codex und Claude Code unter sich aufgeteilt haben. Mehr Wettbewerb hat in den letzten Wochen recht zuverlässig zu fallenden Preisen geführt. Windows-Nutzer bleiben vorerst draußen, und ob ein Modell, das gemeinsam mit seinem eigenen Werkzeug trainiert wurde, auch anderswo taugt, wird sich zeigen, sobald jemand außerhalb von Meta nachmisst.

Quellen

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Diese Meldung wurde mit Unterstützung von Claude (Anthropic) recherchiert und verfasst. Inhaltliche Fehler sind möglich. Die verlinkten Quellen ermöglichen eine eigene Prüfung. Fachbegriffe erläutert das Glossar.

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