Meta выпустила ИИ-программиста, который не спит сутками: Muse Code пишет код, компилирует и сам проверяет результат
Meta* представила Muse Code, нового ИИ-помощника, который работает прямо в командной строке и может наводить порядок в программных проектах. Инструмент изучает кодовую базу, планирует изменения, пишет код и проверяет результат. Компания выпустила агента, чтобы продемонстрировать возможности новой модели Muse Spark 1.2.
Meta обучала Muse Code вместе с Muse Spark 1.2, благодаря чему модель должна лучше справляться с программированием. Бета-версию можно сравнить с OpenAI Codex и Anthropic Claude Code, которые также помогают разработчикам выполнять задачи при помощи больших языковых моделей.
Muse Code предназначен для работы со всем проектом, а не только с отдельными фрагментами программы. Агент способен разобраться в структуре кодовой базы, составить план изменений, внести правки и проверить работоспособность полученного результата.
Muse Spark пока остается закрытой коммерческой моделью, которая работает в облачной инфраструктуре Meta. Компания не публикует веса модели, хотя раньше придерживалась более открытого подхода при выпуске семейства Llama. Марк Цукерберг не исключил, что доступ к Muse Spark могут расширить позднее. В ответе на вопрос об открытии исходного кода руководитель Meta пообещал вскоре поделиться дополнительной информацией.
Muse Code фактически управляет группой программных агентов, которые запускаются из командной строки. После получения задачи система активирует фоновых исполнителей и создает файл с общим контекстом. Другие агенты могут обращаться к сохраненной информации, когда теряют связь с общей целью или нуждаются в результатах предыдущих шагов. Цукерберг описал работу системы в серии публикаций в X.
Инструмент записывает каждое действие перед выполнением, поэтому результаты работы не должны пропадать. Несколько агентов могут одновременно решать разные части одной задачи, используя отдельные рабочие деревья. Основная копия проекта при такой схеме остается нетронутой.
Во время одного испытания платформа одновременно создала шесть функций для одной игры. Агенты работали параллельно и не столкнулись с конфликтами при внесении изменений. Исследователь лаборатории Meta Superintelligence Labs Хунъюй Жэнь назвал удачной систему управления агентами.
Muse Code использует большую языковую модель Muse Spark, название которой не связано с платформой обработки данных Apache Spark. Версия Muse Spark 1.2 стала третьим выпуском Meta Superintelligence Labs за четыре месяца. Компания создала подразделение в июне 2025 года, чтобы ускорить развитие искусственного интеллекта и работать над персонализированным сверхинтеллектом, ориентированным на сложные рассуждения и долгосрочное планирование.
Первая модель Muse Spark умеет анализировать текст, изображения, видео, аудиозаписи и PDF-файлы. Архитектура также рассчитана на поддержку агентов, которые выполняют продолжительные задачи. После первого выпуска модели в апреле разработчики Meta признали, что Muse Spark недостаточно хорошо справляется с программированием. Версия 1.2 должна устранить прежний недостаток и повысить качество генерации кода.
Во время другого испытания Muse Spark работала на графических ускорителях Nvidia Hopper и оптимизировала вычислительное ядро. За 24 часа агенты обратились к инструментам более 1000 раз. По словам Цукерберга, система продолжала находить значительные улучшения даже после завершения первоначального этапа исследования.
Meta также опубликовала диаграмму, на которой сравнила Muse Spark с другими коммерческими моделями. Для проверки использовались тесты Terminal-Bench 2.1, DeepSWE 1.1 и внутренний тест Meta для программирования. Бенчмарки оценивают, насколько хорошо автономные агенты понимают инженерное задание, выполняют работу разработчика и не отклоняются от поставленной цели. Muse Spark приблизилась к лучшим участникам, но не заняла первое место ни в одном из представленных тестов.
Meta сравнила модель с Opus 5, GPT-5.6 Terra, Grok 4.5 и Gemini 3.6. Результаты большинства участников оказались близкими. Один из комментаторов поинтересовался, почему компания выбрала для сравнения GPT-5.6 Terra, а не более производительную GPT-5.6 Sol.
Muse Code можно установить через команду curl. Разработчики также могут обращаться к Muse Spark через программный интерфейс или платформу OpenRouter.
Использование модели стоит $1,25 за миллион входных токенов и $4,25 за миллион выходных токенов. Сервис предусматривает скидки и поддерживает контекстное окно объемом до миллиона токенов. Сведения о стоимости также представлены в каталоге CloudPrice.
( * Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, деятельность компании запрещена на территории Российской Федерации )