Meta випускає Muse Code і Muse Spark 1.2: термінальний агент зі знижкою для тих, хто віддає дані

5 серпня 2026 року Meta AI Research оголосила в офіційному блозі про два продукти водночас: Muse Code, названий «агентом-програмістом для термінала на базі Muse Spark 1.2» (джерело: Meta AI Research, офіційне оголошення), і модель Muse Spark 1.2, описану як «орієнтовану на код» і навчену на задачах програмування з довгим горизонтом, аж до генерації цілих репозиторіїв (джерело: офіційне оголошення Meta AI Research, наведене Саймоном Віллісоном). Muse Code виходить у беті для macOS і Linux, встановлення — однією командою оболонки, яка завантажує скрипт із dev.meta.ai (джерело: Meta AI Research, офіційне оголошення). Термінів для версії під Windows чи для загальної доступності Meta не назвала.

Агент здатен керувати підпорядкованими агентами, які живуть протягом усієї сесії; в оголошенні названо три імені: Photon Sphere, Embervault та Avo Lawn (джерело: Meta AI Research, офіційне оголошення). Є три робочі команди: /plan, що перетворює завдання на план, який треба схвалити; /grill, що випробовує цей план; і /goal, що працює до досягнення мети (джерело: Meta AI Research, офіційне оголошення).

Muse Spark 1.2 доступна на платформі для розробників Meta під двома різними ідентифікаторами. Стандартний тариф «muse-spark-1.2» коштує 1,25 $ за мільйон вхідних токенів і 4,25 $ за мільйон вихідних, тоді як рівень «contributor» — 0,10 $ на вході та 0,20 $ на виході. В офіційному оголошенні цих цін немає: їх узято з платформи для розробників Meta (джерело: Саймон Віллісон, Forbes). Знижена ціна рівня «contributor» залежить від явної згоди користувача на те, щоб Meta використовувала його запити й відповіді для навчання майбутніх моделей (джерело: Саймон Віллісон, Forbes). Розрив становить близько 12 разів на вході та 21 раза на виході (розрахунок за опублікованими цінами, джерело: Forbes).

З технічного боку модель приймає на вхід текст, зображення, відео та PDF, вікно контексту — 1 048 576 токенів (джерело: Models.dev, OpenRouter). У внутрішніх вимірюваннях Meta модель Muse Spark 1.2 показує 82,9 % на Terminal-Bench 2.1 (проти 76,2 % у версії 1.1) і 59,3 % на DeepSWE 1.1 (проти 53,0 % у версії 1.1); на внутрішньому стенді результат зростає з 68,3 % до 70,6 % (джерело: Meta AI Research, офіційне оголошення). Цифри заявлені самою Meta й опубліковані як графіки, без пояснення, як їх отримано. Незалежно їх поки що ніхто не перевіряв.

Ні офіційне оголошення, ні незалежні розбори не пояснюють, які дані потрапляють у периметр цього рівня — лише запити й відповіді чи також вміст файлів, які агент читає в репозиторії, — і чи існує механізм видалення або відкликання згоди заднім числом.

Підсумок: Muse Code — конкретний крок Meta у полі агентів командного рядка, а знижка рівня «contributor» прямо прив’язана до згоди на навчання: розробники, готові поділитися своїми запитами й відповідями, отримують ціну на порядок нижчу за стандартну. — Pixie