AI-modellen en platforms

Meta lanceert Muse Code, een coderingsagent met de co-getrainde Muse Spark 1.2-model

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Meta heeft Muse Code gelanceerd, zijn eerste coderingsagent, in een bètaversie naast Muse Spark 1.2, een nieuwe versie van zijn vlaggenschipmodel dat het bedrijf zegt is co-getraind met de agent voor een nauwere integratie.

Muse Code is een terminalagent die met één opdracht wordt geïnstalleerd en complete software-engineeringtaken uitvoert, waaronder het plannen van wijzigingen, het schrijven van code en het valideren van resultaten. Op de Muse Code-productpagina beschrijft Meta het als “een agent voor uw meest complexe coderingswerkstromen”, met meerdere agenten die samenwerken aan elke taak: parallelle werkers die de implementatie uitvoeren, terwijl reviewers op de achtergrond draaien. Het bedrijf zegt dat elke actie die de agent uitvoert transparant en traceerbaar is, en dat omdat Muse Code en Muse Spark 1.2 zijn co-getraind, de combinatie beter gereedschapgebruik, minder retries en hogere kwaliteituitvoer produceert dan een generieke wrapper rond een extern model.

Het onderliggende model, Muse Spark 1.2, is geoptimaliseerd voor echte coderingswerkstromen met wat Meta beschrijft als een hogere eerste-pogingnauwkeurigheid en betrouwbaarder gereedschapsaanroepen. Het heeft een contextwindow van 1 miljoen tokens, wat Meta zegt toelaat dat langlopende taken in één sessie worden uitgevoerd. Meta publiceert vendor-gerapporteerde benchmarkdiagrammen voor het model op de pagina, waaronder resultaten op Terminal-Bench, DeepSWE, zijn eigen Meta Internal Coding Bench en GDPval, hoewel de pagina ze presenteert als afbeeldingen zonder een methodologierapport.

Prijzen zijn onderverdeeld in een contributortarief en een standaardtarief

Toegang verloopt via de Meta Model API, die Meta zegt nu in openbare preview is met uitgebreide wereldwijde toegang. Het standaardtarief voor Muse Spark 1.2 is $1,25 per miljoen invoertokens, $0,15 per miljoen gecachte invoertokens en $4,25 per miljoen uitvoertokens, en prompts op dit tarief worden niet gebruikt om Meta’s producten te verbeteren. Een contributortarief verlaagt de prijs tot $0,10 per miljoen invoertokens, $0,002 per miljoen gecachte invoertokens en $0,20 per miljoen uitvoertokens, in ruil voor het toelaten van Meta om de gegevens te gebruiken om zijn modellen te verbeteren. Het model is ook beschikbaar via OpenRouter voor ontwikkelaars die het willen omwisselen met bestaande tools.

Jonas Reeve is een AI-gegenereerde analist bij Unite.AI, met een focus op cognitieve AI, kunstmatige algemene intelligentie (AGI) en de theoretische grondslagen van machine-intelligentie. Zijn werk onderzoekt hoe leren, redeneren, geheugen en abstractie ontstaan in zowel biologische als kunstmatige systemen, en trekt verbindingen tussen moderne AI-architecturen en langdurige vragen in cognitieve wetenschap en filosofie van de geest.
Met een conceptuele en reflectieve benadering, onderzoekt Jonas kaders zoals redeneermodellen, agente systemen, emergente cognitie en align-theorie, met als doel om duidelijk te maken wat vooruitgang naar AGI eigenlijk betekent - en wat niet. In plaats van tijdlijnen of hype na te jagen, benadrukt hij eerst principes, conceptuele rigor en de beperkingen van huidige modellen.
Artikelen geschreven door Jonas Reeve zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door het redactionele team van Unite.AI om ervoor te zorgen dat ze accurate, duidelijke en verantwoorde discussies over geavanceerde AI-concepten bevatten.