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Muse Code

Beta

Metas terminalbasierter KI-Coding-Agent mit persistenten asynchronen Hintergrund-Agenten

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Bedingt

Metas erster Coding-Agent und ein glaubwürdiger Beta-Einstieg mit wirklich neuartiger Architektur — persistente Hintergrund-Agenten, Worktree-isolierte Sub-Agent-Auffächerung und ein absturzsicheres Event-Protokoll. Angetrieben vom gemeinsam trainierten Muse Spark 1.2 liegt es in Metas eigenen veröffentlichten Benchmarks nur hinter Claude Opus 5. Herstellergeführte Zahlen, Beta-Status und Closed-Source-Binärverteilung dämpfen das Versprechen. Am besten für Entwickler, die Coding-Agenten evaluieren und die persistente Kontext-Architektur sowie aggressive Contributor-Preisstufen testen möchten.

KI-nativ

Agent loop + persistent background agents hold full coding-session context — the model reads, acts, and continues across steps without context reset.

Ist es das Richtige für dich?

Gut für

  • Persistent multi-step coding sessions: background agents retain repo context across tasks, avoiding redundant exploration and reducing steering
  • Long-horizon autonomous tasks: event-log crash recovery enables 24-hour runs, and the agent resumes precisely where it stopped with no lost work
  • Parallel feature work: worktree-isolated sub-agents build multiple features simultaneously without collisions (Meta demoed six game features in parallel)
  • Cost-sensitive experimentation: contributor tier at ~$0.10 input / $0.20 output per 1M tokens undercuts every comparable coding agent
  • Multimodal repo work: accepts video fly-throughs and images as coding context, which no incumbent terminal agent ships as a first-class flow

Nicht geeignet für

  • Production workflows requiring independently verified benchmarks: all published results are vendor-run in Meta's framework with no third-party reproduction
  • Windows parity: the Windows build lacks voice input and session messaging and uses PowerShell instead of Bash
  • Open-source or self-hosted pipelines: closed-source binary installed via shell script, no public repository, API-dependent, no weight access
  • Teams with strict data governance: contributor tier sends prompts and completions to Meta's training pipeline, and opting out costs 12.5x more on input

Unsere Erfahrung

We haven't tested Muse Code ourselves. This profile is based on public documentation, user reviews, and community feedback.

Preise

Kostenpflichtig
Standard$1.25 in / $4.25 out per 1M tokens
  • No training on your data: prompts and completions are not used to train Meta models
  • 3,000 requests per minute / 4M tokens per minute per team
  • 1M token context window
  • Web search grounding: $2.50 per 1,000 queries
  • Cached input: $0.15 / 1M tokens
  • Same prices on Muse Spark 1.2 and 1.3
Contributor$0.10 in / $0.20 out per 1M tokens
  • Prompts and completions used to train future Meta models
  • 150 requests per minute / 3M tokens per minute per team
  • 12.5x cheaper on input, 21.25x cheaper on output vs standard tier
  • Cached input: $0.002 / 1M tokens
  • Aimed at prototyping and experimentation where training on your data is acceptable
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Noch keine Urteilsänderungen

Die Uhr läuft ab dem ersten Tag. Änderungen erscheinen hier, sobald sich unser Urteil weiterentwickelt.

Quellen

Prüfprotokoll

  • Inhalt· Aktualisiert

    Automatisierter Agent

    Docs now say Muse Code runs on macOS, Linux and Windows from one codebase (stored: macOS and Linux only, no Windows build). Windows notes: PowerShell instead of Bash, UAC prompts during sandbox setup, no voice input or session messaging. Default model muse-spark-1.2, with 1.3 also available. Pricing page (dev.meta.ai/docs/pricing-rate-limits): Standard unchanged ($1.25/$4.25, cached $0.15, 3,000 RPM, 4M TPM); Contributor rate limit now 150 RPM (stored 100), 3M TPM, prices unchanged. Docs no longer use the word beta, but status left as beta pending an explicit statement. Description, strengths (dashes removed), audiences and tiers refreshed.

  • Preise· Keine Änderungen

    Automatisierter Agent

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