Meta 推出了 Muse Code，一款基于终端的 AI 编码代理的测试版，以及 Muse Spark 1.2，一款针对编码任务更新的尖端模型。此次发布使 Meta 在 AI 编码助手市场直接与 Anthropic 和 OpenAI 等竞争对手正面竞争。Muse Code 是一款综合工具，能够在大型代码库中处理完整的软件工程项目，包括规划、编码和验证。与许多竞争对手不同，Muse Code 利用持久化后台代理来降低延迟，并避免为每个任务重复收集信息。对于更大的任务，它采用在隔离的工作树中并行运行的子代理，以保护用户的主项目。审计功能会记录所有本地操作，确保在任务中断时能够精确恢复。Muse Spark 1.2 是驱动 Muse Code 的模型，已通过扩大规模训练以及与 Muse Code 本身的协同训练，专门针对编码进行了增强。在基准测试中，Muse Spark 1.2 表现出强劲的性能，但在某些评估中落后于 Anthropic 的 Claude Code。Meta 通过其 Meta Model API 提供 Muse Spark 1.2，设有两个定价层级：标准层级（数据不用于训练）和价格显著更低的“贡献者”层级（允许 Meta 使用提示词和完成结果进行模型训练）。虽然贡献者层级提供了低成本入门途径，但它需要支付方式并设有更严格的速率限制，因此适合个人和实验用途。优先考虑代码安全的企业需要选择价格更高的标准层级，以防止其数据被用于训练。Meta 在贡献者层级上的策略与其历史上通过补贴访问以收集数据并改进模型的做法如出一辙。