Meta hat im KI-Coding-Wettlauf seinen bislang ernsthaftesten Schuss abgefeuert. Am Mittwoch veröffentlichte Meta Superintelligence Labs Muse Code – einen Terminal-basierten KI-Coding-Agenten, der sich derzeit in der Beta befindet – sowie Muse Spark 1.2, ein aufs Programmieren fokussiertes Update der Frontier-Modellfamilie. Zusammen bringen sie Meta im am schnellsten wachsenden Bereich der Enterprise-KI direkt gegen Claude Code von Anthropic, Codex von OpenAI und Gemini CLI von Google in Stellung.
„Veröffentliche Muse Code heute in der Beta“, schrieb CEO Mark Zuckerberg auf X. „Es ist ein Terminal-Coding-Agent, der vollständige Softwareentwicklungsaufgaben in großen Repositories übernimmt: Änderungen planen, Code schreiben, Ergebnisse validieren.“
Die zentrale architektonische Wette nennt Meta „Async Background Agents“. Statt für jede Aufgabe neue Helfer-Agenten zu starten, hält Muse Code spezialisierte Agenten über die gesamte Sitzung am Leben, sodass sie ein Repository nicht jedes Mal neu erkunden müssen. Bei großen Aufgaben verzweigt der Agent in parallele Sub-Agenten, die jeweils in einem isolierten Git-Worktree arbeiten – „Ihre Arbeitskopie wird nie angefasst“, so Zuckerberg, der behauptete, in Tests habe der Agent sechs Features für ein Spiel gleichzeitig „ohne Kollisionen“ gebaut.
Jeder Modellaufruf, jeder Tool-Lauf, jede Genehmigung und jede Bearbeitung wird vor der Ausführung an ein lokales Ereignisprotokoll angehängt. Meta zufolge macht das die Laufzeit „replay-exact und restart-safe“: Stürzt der Agent 20 Stunden in eine Aufgabe hinein ab, setzt er exakt dort fort, wo er aufgehört hat.
Das darunterliegende Modell Muse Spark 1.2 wurde zusammen mit dem Werkzeug selbst trainiert, mithilfe rejection-sampled Agenten-Trajektorien – ein Zeichen für den branchenweiten Trend, Modelle auf die Werkzeuge abzustimmen, in denen sie laufen. Im Terminal-Bench 2.1 erreichte es 82,9 % und übertraf damit GPT-5.6 Terra in Codex (81,8 %), blieb aber hinter Claude Opus 5 (86,7 %) zurück. Im internen Benchmark von Meta kam es auf 70,6 % – fast neun Punkte hinter Opus 5 (79,4 %).
Beim Preis setzt sich Meta von der Konkurrenz ab. Standardzugang kostet 1,25 Dollar pro Million Input-Tokens und 4,25 Dollar pro Million Output-Tokens, mit der Zusage, dass Prompts nicht fürs Training verwendet werden. Der „Contributor“-Tarif verlangt dagegen 0,10 bzw. 0,20 Dollar – beim Output rund 21-mal günstiger – als Gegenleistung für die ausdrückliche Erlaubnis, künftige Modelle mit dem eigenen Code und den eigenen Prompts zu trainieren. Es ist das günstigste Coding-Modell am Markt, doch der Standard-Einstieg in Muse Code schickt den Code der Entwickler in Metas Trainingspipeline; Unternehmen mit proprietären Codebasen müssen bewusst auf den Standard-Tarif wechseln, um das zu vermeiden.
Metas KI-Chef Alexandr Wang formulierte das Kostenargument direkt: „Wir glauben, dass dies für viele Workflows und viele Anwendungsfälle eine unglaublich gute Option sein kann – vor allem aus Kostensicht.“
Der Launch schließt zugleich ein Kapitel ab: Muse Code und Muse Spark 1.2 sind vollständig proprietär, ohne herunterladbare Gewichte. Zuckerbergs einzige Antwort auf die Frage, ob Muse Open Source werde, lautete: „Dazu habe ich bald mehr zu sagen.“
