Meta는 베타 버전의 터미널 기반 AI 코딩 에이전트인 Muse Code와 코딩 작업을 위한 업데이트된 프론티어 모델인 Muse Spark 1.2를 출시했습니다. 이번 출시는 Meta를 AI 코딩 어시스턴트 시장에서 Anthropic 및 OpenAI와 같은 경쟁사들과 직접적으로 경쟁하게 합니다. Muse Code는 계획, 코딩, 검증을 포함하여 대규모 코드베이스 내에서 완전한 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트를 처리할 수 있는 포괄적인 도구로 기능합니다. 많은 경쟁사와 달리 Muse Code는 지연 시간을 줄이고 작업당 중복 정보 수집을 피하기 위해 지속적인 백그라운드 에이전트를 활용합니다. 더 큰 작업의 경우, 사용자 프로젝트를 보호하기 위해 격리된 작업 트리에서 병렬로 작동하는 하위 에이전트를 사용합니다. 감사 기능은 모든 작업을 로컬에 기록하여 작업이 중단되더라도 정확하게 재개할 수 있도록 합니다. Muse Code를 구동하는 모델인 Muse Spark 1.2는 확장된 학습과 Muse Code 자체와의 공동 학습을 통해 코딩을 위해 특별히 강화되었습니다. 벤치마크에서 Muse Spark 1.2는 강력한 성능을 보여주지만, 일부 평가에서는 Anthropic의 Claude Code에 뒤처집니다. Meta는 Meta Model API를 통해 Muse Spark 1.2를 두 가지 가격 등급으로 제공합니다. 데이터가 학습에 사용되지 않는 표준 등급과 Meta가 모델 학습을 위해 프롬프트 및 완료를 사용할 수 있도록 허용하는 훨씬 저렴한 "기여자" 등급입니다. 기여자 등급은 저렴한 진입점을 제공하지만, 결제 수단이 필요하고 더 엄격한 속도 제한이 있어 개인 및 실험에 적합합니다. 코드 보안을 우선시하는 기업은 데이터가 학습에 사용되는 것을 방지하기 위해 더 비싼 표준 등급을 선택해야 합니다. 기여자 등급을 통한 Meta의 전략은 데이터를 수집하고 모델을 개선하기 위해 액세스를 보조하는 과거 접근 방식을 반영합니다.