Meta hat am Mittwoch mit Muse Code seinen ersten KI-Coding-Agenten vorgestellt – und den zugrunde liegenden Code-Generator mit 1,25 US‑Dollar pro Million Input‑Token bepreist, deutlich unter den Tarifen von Anthropic und OpenAI.
Eckpunkte:
- Meta startet Muse Code als Beta – den ersten Coding-Agenten des Konzerns – auf Basis des neuen Modells Muse Spark 1.2.
- Standardzugang per API kostet 1,25 Dollar pro Million Input‑Token und 4,25 Dollar pro Million Output‑Token; wer seine Daten teilt, zahlt einen Bruchteil davon.
- In der DeepSWE‑Coding‑Rangliste liegen Metas Modelle weiter hinter OpenAI und Anthropic.
Muse Code Beta zielt auf große Code-Repositories
Der Agent läuft direkt im Terminal, lässt sich mit einem einzigen Befehl installieren und übernimmt Planung, Codierung und Validierung ganzer Projekte – statt nur zeilenweise Vorschläge zu machen. Konzernchef Mark Zuckerberg sagte, Muse Code könne komplette Software‑Engineering‑Aufgaben übernehmen. Der Agent befindet sich in der Beta‑Phase und läuft auf Muse Spark 1.2, einem auf Programmierung fokussierten Modell-Update, das Meta parallel zum Agenten entwickelt und trainiert hat.
Wenn Aufgaben zu groß werden, teilt Muse Code sie auf mehrere Unteragenten auf, die parallel in isolierten Worktrees arbeiten – die eigentliche Entwickler‑Arbeitskopie bleibt unberührt. In einem internen Test entwickelte der Agent sechs neue Spielfunktionen gleichzeitig, ohne Versionskonflikte zu erzeugen.
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Alexandr Wang setzt Preise unter Claude Code und Codex
Alexandr Wang, Leiter der Meta Superintelligence Labs, betonte, Meta konkurriere primär über den Preis statt über maximale Spitzenleistung und nannte Muse Code eine starke Option für viele alltägliche Entwickler-Workflows.
Entwickler zahlen im Standardtarif 1,25 Dollar pro Million Input‑Token und 4,25 Dollar pro Million Output‑Token.
Ein „Contributor“-Tarif kostet weniger als ein Zehntel davon, verlangt im Gegenzug aber, dass Meta die Nutzung des Agenten mitprotokollieren und die Daten für weiteres Training einsetzen darf.
Kunden, die den höheren Standardpreis zahlen, können ihre Projekte vollständig aus Metas Trainingspipeline heraushalten.
Die Meta‑Aktie war in der Vorwoche unter Druck geraten, nachdem der Konzern einen verhaltenen Umsatzausblick vorgelegt und einen Rückgang des freien Cashflows für das zweite Quartal gemeldet hatte. Investoren fragen zunehmend, wann sich die massiven KI‑Investitionen auszahlen. Programmieren zählt bislang zu den ertragreichsten Anwendungen generativer KI – Zuckerberg braucht eine Antwort, wie sich die hunderte Milliarden für Rechenzentren refinanzieren lassen.
Muse Spark bleibt auf DeepSWE hinter der Spitze zurück
Dem Angebot steht jedoch der Leistungsvergleich gegenüber. Muse Spark 1.1 erzielte 53 % auf der DeepSWE‑1.1‑Rangliste – einem Benchmark mit 113 umfangreichen Software‑Engineering‑Aufgaben unter identischen Testbedingungen. GPT‑5.6 Sol kam nach seinem Release Mitte Juli auf 73 %, Claude Opus 5 erreichte 74 %.
Meta hatte Muse Spark 1.1 Anfang Juli vorgestellt und als klaren Fortschritt gegenüber der ersten Version beschrieben; interne Teams setzten das Modell bereits im Alltag ein, obwohl es noch hinter den stärksten Wettbewerbern zurücklag.
Wenige Wochen später forderte ein Vice President alle Entwickler im Konzern auf, mindestens einmal pro Woche einen Code‑Fix über MetaCode – den internen Agenten – einzureichen, damit diese Korrekturen das nächste Modelltraining speisen.
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