Meta hat am Mittwoch Muse Code vorgestellt, seinen ersten KI-gestützten Coding-Agenten – und setzt die Preismarke klar unter die Konkurrenz: Der zugrunde liegende Muse-Spark-Dienst kostet 1,25 US‑Dollar pro einer Million Input-Token und zielt damit direkt auf Anthropic und OpenAI.
Zentrale Fakten:
- Meta startet Muse Code in einer Beta-Version – es ist der erste eigenständige Coding-Agent des Konzerns und läuft auf dem neuen Modell Muse Spark 1.2.
- Standardzugang zur API kostet 1,25 US‑Dollar pro Million Input-Token und 4,25 US‑Dollar pro Million Output-Token; wer seine Nutzungsdaten bereitstellt, zahlt einen deutlich niedrigeren Tarif.
- In den DeepSWE-Coding-Ranglisten liegen Metas Modelle weiterhin hinter OpenAI und Anthropic.
Muse Code Beta zielt auf große Codebasen
Muse Code läuft direkt im Terminal, wird mit einem einzigen Befehl installiert und übernimmt Planung, Code-Erstellung und Validierung über ganze Repositories hinweg – statt nur einzelne Zeilen vorzuschlagen. Konzernchef Mark Zuckerberg sagte, der Agent erledige vollständige Softwareentwicklungsaufgaben. Muse Code 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.
Wird ein Auftrag zu groß, zerlegt Muse Code ihn in Teilaufgaben, die von mehreren Sub-Agenten parallel in isolierten Worktrees abgearbeitet werden. Die lokale Arbeitskopie der Entwicklerinnen und Entwickler bleibt dabei unangetastet. In einem internen Test entwickelte der Agent sechs neue Spielfunktionen gleichzeitig – ohne Konflikte im Code.
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Alexandr Wang setzt Preise unter Claude Code und Codex
Alexandr Wang, Leiter der Meta Superintelligence Labs, betont, das Unternehmen wolle vor allem über den Preis und nicht über maximale Spitzenleistung punkten. Muse Code sei ein starkes Werkzeug für viele alltägliche Workflows in der Softwareentwicklung.
Entwicklerinnen und Entwickler zahlen im Standardtarif 1,25 US‑Dollar pro Million Input-Token und 4,25 US‑Dollar pro Million Output-Token.
Ein „Contributor“-Tarif liegt mehr als zehnmal darunter. Wer diesen Rabatt in Anspruch nimmt, muss allerdings akzeptieren, dass Meta die Nutzung des Agenten beobachten und die gewonnenen Daten für das Training weiterer Modelle verwenden darf.
Kundinnen und Kunden, die den höheren Satz bezahlen, können ihre Projekt- und Codebasis vollständig aus Metas Trainingspipeline heraushalten.
Die Meta-Aktie war in der vergangenen Woche deutlich unter Druck geraten, nachdem der Konzern eine verhaltene Umsatzprognose vorgelegt und einen Rückgang des freien Cashflows im zweiten Quartal gemeldet hatte. Anleger fragen sich zunehmend, wann sich die massiven KI-Investitionen auszahlen. Coding zählt bislang zu den profitabelsten Anwendungen generativer KI – und Zuckerberg braucht neue Erlösquellen, um die hunderte Milliarden für Rechenzentren zu rechtfertigen.
Muse Spark hinkt im DeepSWE‑Benchmark hinterher
Im direkten Leistungsvergleich fällt Meta noch zurück. Muse Spark 1.1 erzielte 53 % im DeepSWE‑1.1‑Benchmark – einem Test, der Coding-Agenten über 113 lang laufende Software-Engineering-Aufgaben unter identischen Rahmenbedingungen prüft. GPT‑5.6 Sol kam nach seinem Release Mitte Juli auf 73 %, Claude Opus 5 sogar auf 74 %.
Meta hatte Muse Spark 1.1 Anfang Juli vorgestellt und es als deutlichen Fortschritt gegenüber der ersten Version beschrieben. Intern setzten Forschende und Entwickler das Modell bereits täglich ein, obwohl es im Vergleich zu den Spitzenreitern zurücklag.
Einige Wochen später forderte ein Vice President konzernweit Ingenieurinnen und Ingenieure auf, mindestens einmal pro Woche einen Code-Fix über MetaCode – den internen Agenten – einzureichen. Diese Korrekturen sollen als Trainingsmaterial für die nächste Modellgeneration dienen.
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