// HEISE ONLINE — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Muse Code: Metas Antwort auf Coding-Agenten von OpenAI und Anthropic
Metas neuer Programmieragent Muse Code nutzt parallele Hintergrundagenten und das Sprachmodell Muse Spark 1.2 zu vergleichsweise günstigen Preisen.
This article is also available in
English.
It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Meta fordert Anthropic und OpenAI mit dem neuen Coding-Agenten Muse Code heraus. Der als Beta gestartete Terminal-Agent basiert auf dem ebenfalls neuen Sprachmodell Muse Spark 1.2, das Meta speziell für Programmieraufgaben optimiert hat. Über die Kommandozeile kann Muse Code Softwareprojekte analysieren, Änderungen planen, Code schreiben und die Ergebnisse mit Tests überprüfen. Muse Spark 1.2 wurde laut Meta gemeinsam mit Muse Code trainiert und auf dessen Werkzeuge abgestimmt. Im Wettbewerb mit Claude Code von Anthropic und Codex von OpenAI setzt der Konzern vor allem auf niedrige Nutzungskosten.
Muse Code kann Softwareprojekte über längere Zeit weitgehend eigenständig bearbeiten. Mehrere Hintergrundagenten bleiben während der gesamten Sitzung aktiv, sammeln Informationen, übernehmen Teilaufgaben und melden ihre Ergebnisse an den Hauptagenten. Auch Muse Spark 1.2 wurde auf lange, mehrstufige Programmieraufgaben trainiert. So soll das System komplexe Entwicklungsarbeiten mit weniger Eingriffen und kürzeren Wartezeiten bewältigen. Ein lokales Ereignisprotokoll hält Modellaufrufe, Werkzeugaufrufe, Freigaben und Änderungen fest. Nach einem Absturz kann der Agent laut Meta genau dort weiterarbeiten, wo er aufgehört hat.
Meta bietet Muse Code in zwei Preisstufen an. Der stark vergünstigte Contributor-Tarif ist mit einem begrenzten Token-Kontingent verbunden und nur in ausgewählten Ländern verfügbar, zugleich dürfen die dabei anfallenden Nutzungsdaten zur Verbesserung von Metas Produkten verwendet werden. Daneben gibt es einen regulären, verbrauchsabhängigen API-Tarif. Für Unternehmen nimmt Meta Anfragen für eine Verarbeitung ohne dauerhafte Speicherung ihrer Daten entgegen.
Die unabhängige Benchmarkplattform Artificial Analysis zählt Muse Spark 1.2 in seiner Leistungsklasse zu den kosteneffizientesten Modellen. Im Modellvergleich erreicht es 54 Punkte und liegt damit etwa auf dem Niveau von Grok 4.5 und GPT-5.5, aber weiter hinter den aktuellen Spitzenmodellen von Anthropic und OpenAI.
In den Coding-Benchmarks fällt das Bild gemischt aus: In einem Test schnitt das Modell etwas besser als sein Vorgänger ab, in einem anderen etwas schlechter. Artificial Analysis prüfte dabei Muse Spark 1.2 in seinen Testumgebungen, nicht Muse Code als vollständiges Produkt mit seiner eigenen Agentenarchitektur. Wie gut das Gesamtpaket im Alltag mit Claude Code und Codex mithalten kann, bleibt daher offen.
Mit dem von Meta Superintelligence Labs entwickelten Muse Spark will der Konzern zu den leistungsfähigsten KI-Systemen aufschließen. Muse Spark 1.2 ist die dritte Veröffentlichung nach dem ursprünglichen Muse Spark und Muse Spark 1.1 im Juli. Anders als bei Llama veröffentlicht Meta die Modellgewichte nicht.
Keine News verpassen! Jeden Morgen der frische Nachrichtenüberblick von heise online
Ausführliche Informationen zum Versandverfahren und zu Ihren
Widerrufsmöglichkeiten erhalten Sie in unserer
Datenschutzerklärung.