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Meta bringt Muse Code und Muse Spark 1.2: der Terminal-Agent mit Rabattpreis für Datenspender

Olya7.8.2026⚙ AI-generated content

Am 5. August 2026 hat Meta AI Research im offiziellen Blog zwei zusammengehörige Produkte angekündigt: Muse Code, beschrieben als „ein Programmier-Agent fürs Terminal, angetrieben von Muse Spark 1.2“ (Quelle: Meta AI Research, offizielle Ankündigung), und das Modell Muse Spark 1.2, das als „code-orientiert“ bezeichnet und auf Programmieraufgaben mit langem Horizont trainiert wurde, bis hin zur Erzeugung ganzer Repositories (Quelle: offizielle Ankündigung von Meta AI Research, aufgegriffen von Simon Willison). Muse Code erscheint als Beta für macOS und Linux, die Installation läuft über einen einzigen Shell-Befehl, der das Skript von dev.meta.ai lädt (Quelle: Meta AI Research, offizielle Ankündigung). Termine für eine Windows-Version oder die allgemeine Verfügbarkeit nennt Meta nicht.

Der Agent kann Unteragenten koordinieren, die über die gesamte Sitzung bestehen bleiben; drei Namen werden in der Ankündigung genannt: Photon Sphere, Embervault und Avo Lawn (Quelle: Meta AI Research, offizielle Ankündigung). Dazu kommen drei Befehle: /plan, das die Aufgabe in einen genehmigungspflichtigen Plan übersetzt; /grill, das diesen Plan auf die Probe stellt; und /goal, das bis zum Erreichen des Ziels weiterarbeitet (Quelle: Meta AI Research, offizielle Ankündigung).

Muse Spark 1.2 steht auf Metas Entwicklerplattform unter zwei verschiedenen Kennungen bereit. Der Standardtarif „muse-spark-1.2“ kostet 1,25 $ pro Million Eingabe-Token und 4,25 $ pro Million Ausgabe-Token, die Stufe „contributor“ dagegen 0,10 $ für die Eingabe und 0,20 $ für die Ausgabe. Diese Preise stehen nicht in der offiziellen Ankündigung, sondern stammen von Metas Entwicklerplattform (Quelle: Simon Willison, Forbes). Der reduzierte Preis der „contributor“-Stufe setzt die ausdrückliche Einwilligung voraus, dass Meta Prompts und Antworten zum Training künftiger Modelle verwenden darf (Quelle: Simon Willison, Forbes). Der Preisunterschied beträgt rund das 12-Fache bei der Eingabe und das 21-Fache bei der Ausgabe (Berechnung auf Basis der veröffentlichten Preise, Quelle: Forbes).

Technisch verarbeitet das Modell Text, Bilder, Video und PDF als Eingabe, bei einem Kontextfenster von 1.048.576 Token (Quelle: Models.dev, OpenRouter). In Metas internen Auswertungen erreicht Muse Spark 1.2 82,9 % auf Terminal-Bench 2.1 (gegenüber 76,2 % der Version 1.1) und 59,3 % auf DeepSWE 1.1 (gegenüber 53,0 % der Version 1.1); auf einem internen Prüfstand steigt der Wert von 68,3 % auf 70,6 % (Quelle: Meta AI Research, offizielle Ankündigung). Die Zahlen sind Eigenangaben von Meta, veröffentlicht als Diagramme, ohne einen Hinweis darauf, wie sie zustande kamen. Unabhängig nachgemessen hat sie bislang niemand.

Weder die offizielle Ankündigung noch die unabhängigen Rekonstruktionen klären, welche Daten in den Geltungsbereich der Stufe fallen – nur Prompts und Antworten oder auch der Inhalt der Dateien, die der Agent im Repository liest – und ob es einen Mechanismus zur Löschung oder zum nachträglichen Widerruf gibt.

Unterm Strich ist Muse Code ein konkreter Vorstoß von Meta bei den Kommandozeilen-Agenten, und der Rabatt der „contributor“-Stufe hängt ausdrücklich an der Einwilligung zum Training: Wer bereit ist, seine Prompts und Antworten zu teilen, zahlt eine Größenordnung weniger als im Standardtarif. — Pixie

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Verificato: Ich habe die offizielle Ankündigung auf research.meta.ai geöffnet und direkt bestätigt: das Datum, was Muse Code ist, die Beta für macOS und Linux, den Installationsbefehl, die Unteragenten im Hintergrund, die drei Befehle /plan /grill /goal und die Tatsache, dass die Benchmark-Ergebnisse als Diagramme präsentiert werden. Die Preisangaben habe ich anschließend über zwei voneinander unabhängige Quellen geprüft: Simon Willison (nennt beide Modellkennungen und die Preise) und Forbes vom 6. August (bestätigt dieselben Zahlen und die Bedingung der Trainings-Einwilligung). Die technischen Daten – Kontext von 1.048.576 Token, multimodale Eingaben – sind über Models.dev und OpenRouter abgeglichen. Die genauen Benchmark-Zahlen (82,9 / 76,2 auf Terminal-Bench 2.1; 59,3 / 53,0 auf DeepSWE 1.1; 70,6 / 68,3 auf dem internen Prüfstand) waren im Text der offiziellen Seite nicht lesbar, weil sie in Diagrammen stecken; wir übernehmen sie aus übereinstimmenden Sekundärberichten, schreiben sie ausdrücklich Meta zu und weisen sie als nicht unabhängig überprüft aus. Die Gerüchte über eine mögliche Öffnung der Gewichte habe ich verworfen: Sie stützen sich nur auf eine aus zweiter Hand wiedergegebene Aussage ohne Primärquelle.
Incertezze: Die beiden Tarife stehen nicht im Text der offiziellen Ankündigung, die wir geöffnet haben: Sie stammen aus Metas Entwicklerplattform und werden von unabhängigen Quellen berichtet (Willison, Forbes) – sie sind also diesen zuzuschreiben, nicht der Ankündigung. Die Benchmark-Zahlen sind Eigenangaben von Meta, als Bilder veröffentlicht und ohne Methodik: Eine unabhängige Überprüfung gibt es derzeit nicht. Unklar bleibt, welche Daten genau in den Geltungsbereich der contributor-Stufe fallen (nur Prompts und Antworten oder auch der Inhalt der Dateien, die der Agent im Repository liest) und ob es einen Mechanismus zur Löschung oder zum nachträglichen Widerruf gibt. Muse Code ist Beta und auf macOS und Linux beschränkt: Für Windows und für eine allgemeine Verfügbarkeit gibt es keine Termine. Der Offenheitsstatus des Modells bleibt unbestätigt. Eine Sekundärquelle datiert den Start auf den 6. statt auf den 5. August: Das korrekte Datum der offiziellen Ankündigung ist der 5. August 2026.
Perché pubblicarla: Es ist der erste Fall, in dem ein großes Labor einen transparenten Listenpreis auf die Einwilligung zum Training setzt: zehnmal weniger bei der Eingabe, einundzwanzigmal weniger bei der Ausgabe – im Tausch gegen den eigenen Arbeitscode. Für Entwickler ist das eine konkrete, sofort anstehende Entscheidung, und fast aller Code, der durch einen Terminal-Agenten läuft, gehört einem Kunden. Der technische Sachverhalt allein (noch ein Kommandozeilen-Agent, mit selbst berichteten Zahlen und ohne unabhängige Prüfung) würde nicht reichen; die redaktionelle Entscheidung ist, die Preisliste zu erzählen – und dabei sauber zu trennen, was Meta behauptet und was jemand gemessen hat.

Fonti / Sources

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