Meta представляет Muse Code — свой собственный агент для написания кода

Компания Meta объявила о выпуске ранней бета-версии Muse Code, нового агента для написания кода, призванного составить конкуренцию Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Новый инструмент для программирования на базе терминала работает на базе Muse Spark 1.2 — новой версии ИИ-модели от Meta, которая предлагает «улучшения в генерации кода, комплексной отладке, понимании кодовой базы и сквозных рабочих процессах разработчиков».

Как и его конкуренты, Muse Code способен справляться с такими задачами программной инженерии, как написание кода, планирование изменений и проверка результатов, позволяя создавать работающее программное обеспечение с помощью текстовых подсказок. Он также может управлять несколькими субагентами и делегировать задачи для более эффективного выполнения работы. В анонсе Meta представлены такие примерные проекты, как интерактивная модель фотонной сферы и клон Plants vs. Zombies, а также демонстрационное видео, на котором инструмент создает веб-страницу на основе MP4-файла.

Доступность — это главный способ, с помощью которого Meta, судя по всему, хочет выделить Muse Code на фоне конкурентов. Компания заявляет, что по умолчанию инструмент использует ту же модель оплаты по факту использования, что и Muse Spark — 1,25 доллара за миллион входных токенов и 4,25 доллара за миллион выходных токенов. В интервью CNBC Александр Ван, директор по искусственному интеллекту Meta, сообщил, что компания также предложит «тариф для участников, который обойдется значительно дешевле». Этот тариф потребует от пользователей согласия предоставлять отзывы для улучшения ИИ-агента, согласно данным The Wall Street Journal, и будет стоить 0,10 доллара за миллион входных токенов и 0,20 доллара за миллион выходных токенов.

Эти цены ниже, чем у модели Sonnet 5 от Anthropic, которая обычно стоит 3 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов. При условии, что Muse Code будет работать эффективно, эта разница в цене может подтолкнуть компании выбрать Meta вместо конкурентов. Та же логика уже доказала свою эффективность для китайских ИИ-компаний: многие организации перешли на китайские модели вроде DeepSeek, чтобы избежать растущих затрат на использование американских инструментов искусственного интеллекта.