Meta lanceert Muse Code en Muse Spark 1.2: de terminalagent met korting voor wie zijn data afstaat

Op 5 augustus 2026 kondigde Meta AI Research op zijn officiële blog twee producten naast elkaar aan: Muse Code, omschreven als “een programmeeragent voor de terminal, aangedreven door Muse Spark 1.2” (bron: Meta AI Research, officiële aankondiging), en het model Muse Spark 1.2, beschreven als “codegericht” en getraind op programmeertaken met een lange horizon, tot en met het genereren van hele repositories (bron: officiële aankondiging Meta AI Research, opgepikt door Simon Willison). Muse Code verschijnt in bèta voor macOS en Linux, met installatie via één shell-commando dat het script van dev.meta.ai haalt (bron: Meta AI Research, officiële aankondiging). Data voor een Windows-versie of algemene beschikbaarheid noemt Meta niet.

De agent kan subagenten aansturen die de hele sessie blijven bestaan; in de aankondiging vallen drie namen: Photon Sphere, Embervault en Avo Lawn (bron: Meta AI Research, officiële aankondiging). Er zijn drie commando's: /plan, dat de taak omzet in een plan dat je moet goedkeuren; /grill, dat dat plan op de proef stelt; en /goal, dat doorwerkt tot het doel bereikt is (bron: Meta AI Research, officiële aankondiging).

Muse Spark 1.2 is op het ontwikkelaarsplatform van Meta beschikbaar onder twee verschillende identificatoren. Het standaardtarief “muse-spark-1.2” kost $1,25 per miljoen invoertokens en $4,25 per miljoen uitvoertokens, terwijl het “contributor”-niveau op $0,10 invoer en $0,20 uitvoer staat. Die prijzen staan niet in de officiële aankondiging, maar zijn afgeleid van het ontwikkelaarsplatform van Meta (bron: Simon Willison, Forbes). De lagere prijs van het “contributor”-niveau is voorwaardelijk: de gebruiker moet er uitdrukkelijk mee instemmen dat Meta prompts en antwoorden gebruikt om toekomstige modellen te trainen (bron: Simon Willison, Forbes). Het verschil is ongeveer 12 keer op de invoer en 21 keer op de uitvoer (berekend op basis van de gepubliceerde prijzen, bron: Forbes).

Technisch accepteert het model tekst, afbeeldingen, video en pdf als invoer, met een contextvenster van 1.048.576 tokens (bron: Models.dev, OpenRouter). In Meta's interne evaluaties haalt Muse Spark 1.2 82,9% op Terminal-Bench 2.1 (tegen 76,2% voor versie 1.1) en 59,3% op DeepSWE 1.1 (tegen 53,0% voor versie 1.1); op een interne testbank gaat de score van 68,3% naar 70,6% (bron: Meta AI Research, officiële aankondiging). De cijfers zijn door Meta zelf gerapporteerd en als grafieken gepubliceerd, zonder toelichting op hoe ze tot stand kwamen. Niemand heeft ze tot nu toe onafhankelijk overgedaan.

Noch de officiële aankondiging noch de onafhankelijke reconstructies maken duidelijk welke data binnen de reikwijdte van het niveau vallen — alleen prompts en antwoorden, of ook de inhoud van de bestanden die de agent in de repository leest — en of er een mechanisme voor verwijdering of terugwerkende uitsluiting bestaat.

Kort gezegd is Muse Code een concrete zet van Meta op het terrein van commandoregelagenten, en de korting van het “contributor”-niveau hangt expliciet aan de toestemming voor training: ontwikkelaars die hun prompts en antwoorden willen delen, betalen een orde van grootte minder dan het standaardtarief. — Pixie