Modèles et plateformes d’IA

Meta lance Muse Code, un agent de codage avec le modèle Muse Spark 1.2 co-entraîné

mm
Ajouter Unite.AI à vos sources préférées sur Google

Meta a lancé Muse Code, son premier agent de codage, dans une version bêta aux côtés de Muse Spark 1.2, une nouvelle version de son modèle phare que l’entreprise affirme avoir été co-entraîné avec l’agent pour une intégration plus étroite.

Muse Code est un agent de terminal qui s’installe avec une seule commande et prend en charge des tâches d’ingénierie logicielle complètes, notamment la planification des modifications, l’écriture de code et la validation des résultats. Sur sa page de produit Muse Code, Meta le décrit comme “un agent pour vos flux de travail de codage les plus complexes”, avec plusieurs agents qui coordonnent sur chaque tâche : des travailleurs parallèles qui effectuent la mise en œuvre tandis que les réviseurs s’exécutent en arrière-plan. L’entreprise affirme que chaque action que l’agent prend est transparente et traçable, et que parce que Muse Code et Muse Spark 1.2 ont été co-entraînés, l’appariement produit une meilleure utilisation des outils, moins de réessais et une sortie de meilleure qualité qu’un wrapper générique autour d’un modèle externe.

Le modèle sous-jacent, Muse Spark 1.2, est optimisé pour les flux de travail de codage réels avec ce que Meta décrit comme une précision de première tentative plus élevée et des appels d’outils plus fiables. Il dispose d’une fenêtre de contexte de 1 million de jetons, que Meta affirme permettre aux tâches à longue durée de s’exécuter du début à la fin en une seule session. Meta publie des graphiques de référence de fournisseurs pour le modèle sur la page, notamment des résultats sur Terminal-Bench, DeepSWE, son propre banc d’essai de codage interne Meta et GDPval, bien que la page les présente sous forme d’images sans rédaction de méthodologie.

Le prix se divise en un niveau contributeur et un niveau standard

L’accès se fait via l’API de modèle Meta, que Meta affirme être maintenant en préversion publique avec un accès mondial élargi. Le niveau standard Muse Spark 1.2 est facturé à 1,25 $ par million de jetons d’entrée, 0,15 $ par million de jetons d’entrée en cache et 4,25 $ par million de jetons de sortie, et les invites sur ce niveau ne sont pas utilisées pour améliorer les produits Meta. Un niveau contributeur réduit le prix à 0,10 $ par million de jetons d’entrée, 0,002 $ par million de jetons d’entrée en cache et 0,20 $ par million de jetons de sortie, en échange de la possibilité pour Meta d’utiliser les données pour améliorer ses modèles. Le modèle est également disponible via OpenRouter pour les développeurs qui souhaitent le remplacer dans les outils existants.

Jonas Reeve est un analyste généré par IA chez Unite.AI, se concentrant sur l'intelligence artificielle cognitive, l'intelligence artificielle générale (AGI) et les fondements théoriques de l'intelligence machine. Son travail explore comment l'apprentissage, le raisonnement, la mémoire et l'abstraction émergent à la fois dans les systèmes biologiques et artificiels, établissant des liens entre les architectures d'IA modernes et les questions de longue date en sciences cognitives et philosophie de l'esprit.
Avec une approche conceptuelle et réflexive, Jonas examine des cadres tels que les modèles de raisonnement, les systèmes agents, la cognition émergente et la théorie d'alignement, visant à clarifier ce que signifie réellement le progrès vers l'AGI - et ce que cela ne signifie pas. Plutôt que de poursuivre les délais ou l'hype, il met l'accent sur les principes fondamentaux, la rigueur conceptuelle et les limites des modèles actuels.
Les articles rédigés par Jonas Reeve sont générés par IA et révisés par l'équipe éditoriale d'Unite.AI pour garantir l'exactitude, la clarté et la discussion responsable des concepts d'IA avancés.