El 5 de agosto, Meta Superintelligence Labs lanzó Muse Code (beta) junto con Muse Spark 1.2, su nuevo modelo de IA enfocado en programación. La propuesta es directa: un agente que se instala en la terminal y puede tomar una tarea de código compleja, dividirla en partes, coordinar sub-agentes para resolverlas en paralelo y entregarte el resultado — durante horas si hace falta.
¿Qué hace Muse Code que otros no hacen?
La diferencia clave respecto a asistentes de código comunes es que Muse Code opera con agentes de fondo persistentes que se mantienen activos durante toda la sesión. No son agentes que se crean y destruyen por cada tarea — están siempre corriendo, acumulando contexto, y cuando terminan una parte del trabajo le avisan al agente principal. Esto permite que se enfrente a tareas largas (más de 1.000 llamadas a herramientas, hasta 24 horas de trabajo continuo) sin que el agente se pierda en el camino.
El runtime usa un registro de eventos local donde se registra cada llamada al modelo, cada tool run y cada edición. Si el proceso se cae, Muse Code puede reiniciarse exactamente donde quedó — restart-safe, le dicen. Viene con tres comandos built-in: /plan convierte una tarea en un plan aprobado por el usuario, /grill estresa ese plan hasta que aguante, y /goal trabaja autónomamente hasta completar el objetivo.
Muse Spark 1.2: el modelo detrás
Muse Spark 1.2 es una actualización coding-focused de la 1.1. Meta escala el cómputo de entrenamiento específicamente en tareas de código y expande la diversidad de entornos de entrenamiento. El modelo fue co-entrenado directamente con Muse Code, lo que significa que los dos están optimizados para funcionar juntos — las trayectorias del agente forman parte del dataset de entrenamiento del modelo.
En benchmarks de terminal coding (Terminal-Bench 2.1) y de ingeniería de software (DeepSWE 1.1), Muse Spark 1.2 supera a sus predecesores. Meta también lo probó en optimización de kernels de GPU para NVIDIA Hopper: el agente escribió, compiló, perfiló y mejoró kernels iterativamente durante más de 1.000 tool calls, logrando mejoras significativas sobre las implementaciones de referencia.
Cómo instalarlo y cuánto cuesta
Si usás macOS o Linux, instalás Muse Code con un solo comando:
curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bashEl modelo en API tiene un precio de USD 1,25 por millón de tokens de entrada y USD 4,25 de salida. También existe un tier "contributor" a USD 0,10 / USD 0,20 a cambio de que Meta use tus prompts y completions para entrenar modelos futuros — avisado queda.
En perspectiva: Meta tenía Muse Spark 1.1 como su primer modelo de pago (lanzado en julio), y ahora en menos de un mes ya tiene un agente de código propio compitiendo directamente contra Claude Code, Gemini CLI y Cursor. La guerra de los coding agents se pone cada vez más interesante.