Meta entra a la guerra de los agentes de código con Muse Code y Muse Spark 1.2

Meta entró de lleno a la guerra de los agentes de código. La empresa presentó Muse Code, su agente para terminal, que llega en beta y funciona con Muse Spark 1.2, su modelo más nuevo y enfocado en programación. Es la primera vez que Meta compite de frente con Claude Code y Codex en este terreno, y lo hace con un movimiento poco común: el modelo se entrenó junto con el harness que lo ejecuta, para rendir mejor dentro de esa herramienta exacta.

Muse Code se instala en macOS y Linux con un solo comando, aunque antes de trabajar pide cuenta de Meta y un método de pago. Está pensado para tareas complejas sobre repositorios grandes: planifica cambios, escribe código y valida resultados. Sus características principales:

• Subagentes persistentes (async background agents): en lugar de lanzar ayudantes nuevos por tarea, mantiene agentes especializados activos durante toda la sesión, que deciden cuándo reportar al agente principal. Meta dice que eso reduce la latencia y evita volver a explorar el repositorio en cada pedido.
• Trabajo en paralelo con aislamiento: para tareas grandes lanza subagentes en paralelo, cada uno en su propio espacio de trabajo de git (worktree) aislado, sin tocar la copia del desarrollador. Mark Zuckerberg probó la construcción simultánea de seis funciones de un juego sin colisiones.
• Registro de eventos local: cada llamada al modelo, ejecución de herramienta, aprobación y edición queda anotada antes de ejecutarse. Eso vuelve al runtime reanudable: si el agente se cae veinte horas después de empezar una tarea, retoma exactamente donde quedó.
• Skills incluidas: /plan convierte una tarea en un plan con aprobación, /grill lo pone a prueba hasta que resiste y /goal empuja hacia el objetivo.

Muse Spark 1.2 corre dentro de Muse Code y marca 82.9 en Terminal-Bench 2.1, 59.3 en DeepSWE 1.1 y 70.6 en el benchmark interno de Meta. En las tres tablas lidera Claude Opus 5 en Claude Code (86.7, 65.0 y 79.4 respectivamente). Meta publicó los gráficos sin presumir posiciones, y con una salvedad que conviene leer: la comparación contra Muse Spark 1.1 no es del todo limpia, porque 1.1 se midió con un harness genérico y 1.2 con el propio Muse Code, así que parte del salto de 6.7 puntos en Terminal-Bench y 6.3 en DeepSWE puede venir del harness y no del modelo.

La demostración más larga fue un caso de optimización de kernels GPU: durante más de 1,000 llamadas a herramientas y hasta 24 horas seguidas, el agente escribió, compiló y perfiló kernels en Triton para hardware NVIDIA Hopper, sin importar librerías de terceros, y encontró mejoras sustanciales sobre la implementación base, incluidas optimizaciones nada obvias como recentrar el decaimiento acumulado en el punto medio del chunk.

El precio tiene dos carriles:

• Standard: 1.25 dólares por millón de tokens de entrada y 4.25 por millón de salida (entrada cacheada a 0.15). Meta se compromete a no entrenar con esos datos. Límite de 3,000 peticiones por minuto.
• Contributor: 0.10 por millón de entrada y 0.20 por millón de salida, entre 12 y 21 veces más barato, a cambio de permitir que Meta use tus prompts y respuestas para entrenar sus modelos. Tiene límites mucho más bajos (60 peticiones por minuto) y, aunque el anuncio lo presenta como la puerta de entrada, también pide método de pago antes de trabajar.

El contraste con la historia de Meta es inevitable. La empresa que construyó su ecosistema regalando los pesos de Llama (más de mil millones de descargas) empezó a girar hacia lo propietario en abril, con el primer Muse Spark, sin pesos descargables ni hospedaje propio. Muse Code tampoco se libera como código abierto, a diferencia de Codex CLI de OpenAI y Gemini CLI de Google, ambos con licencia Apache. El nuevo modelo se paga por token o se subsidia con datos de entrenamiento, y ese trade-off es hoy el punto más discutido del lanzamiento.

Para más detalles:

• Anuncio oficial en el blog de Meta AI Research
• Página de inicio de Muse Code
• Cobertura de VentureBeat con cifras y análisis