Meta wprowadza Muse Code, agenta kodującego dla profesjonalistów, oferowanego w ramach miesięcznej subskrypcji od 5 do 200 dolarów. Według przeprowadzonego testu dorównuje on Claude Code w wykrywaniu błędów, ale jego wizualna prezentacja pozostaje w tyle.
- Meta wprowadza Muse Code, agenta kodującego dostępnego w abonamentach od 5 do 200 dolarów miesięcznie.
- W teście poprawia błędy niemal tak szybko jak Claude Code, wykrywając przy tym dodatkowy błąd.
- Wyniki wizualne, czyli strona docelowa i wideo, są rozczarowujące.
- Brakuje mu wszechstronności i solidnych umiejętności w UI/UX, a rzeczywisty koszt pozostaje nieznany.
Od pierwszych sukcesów Llama, Meta nigdy nie powróciła na czołowe miejsce w generatywnej sztucznej inteligencji. Ogłaszając Muse Code w sierpniu, a następnie Muse Wonder Full i Muse Wonder, przedstawiane jako nowe modele graniczne (najbardziej zaawansowane obecnie) w październiku, firma deklaruje na papierze możliwości uznawane za wiarygodne dla profesjonalistów.
Funkcje zbliżone do rynkowych, atrakcyjna cena
Muse Code oferuje oczekiwane funkcje agenta kodującego: goal, tryb planowania, podagenci i tryb headless, który pozwala na sterowanie nim za pomocą skryptów lub innych agentów. Integruje także MCP, haki, umiejętności, AGENTS.md czy computer use. Wyróżnia się w zakresie podagentów, uruchamianych domyślnie w większej liczbie i pozostających aktywnych między etapami. Z drugiej strony, nie ma ani rozszerzenia do środowiska programistycznego (IDE), ani aplikacji desktopowej czy mobilnej, ani agentów w chmurze.
Główną zaletą narzędzia są jego ceny. Miesięczne subskrypcje występują w czterech przedziałach: 5, 15, 50 i 200 dolarów. Muse Wonder Full, określany jako « najpotężniejszy model do kodu i rozumowania », nie jest włączony w oferty za 5 i 15 dolarów. Po stronie API, rozliczanej za token (jednostkę tekstu odczytaną i wygenerowaną przez model), oferta obejmuje tylko Muse Wonder, za 4 dolary za milion tokenów wejściowych, 0,20 dolara za odczyt z pamięci podręcznej i 20 dolarów za wyjście.
Strona docelowa i wideo: rozczarowujące wyniki
W pierwszym teście, dotyczącym futurystycznej strony docelowej dla fikcyjnego neo-chmury sprzedającej centra danych na niskiej orbicie, agent często blokował mało wrażliwe operacje, zmuszając do ręcznego zatwierdzania zmian. Wynik wizualny został oceniony jako przestarzały: satelity kręcą się za szybko, kontynenty są przedstawione przez mało wiarygodne kule, a tylko teksty pozostają spójne. W tym samym ćwiczeniu Gemini 4 od Google « pozostaje daleko z przodu ».
Dziesięciosekundowy film promocyjny, wykonany za pomocą Remotion, również nie przekonał. Przypomina on, według testu, lekko animowaną prezentację slajdów, gdzie slajdy przewijają się zbyt szybko, by je przeczytać. Jego estetyka została oceniona jako podstawowa w porównaniu z produkcjami GPT-6, Claude Opus 5.5 czy Gemini 4.
Bardziej korzystne wykrywanie błędów
Ostatni test, inspirowany metodą Paweł Huryn, polskiego product managera, polegał na poprawieniu pięciu błędów w python-slugify, bibliotece Python liczącej około 200 linii. Muse Wonder Full i Claude Code z Claude Opus 5.5 otrzymały tę samą kopię, bez historii Git ani dostępu do internetu. Oba narzędzia poprawiły pięć błędów bez psucia testów, w 18,8 minuty dla Muse Code wobec 19,1 minuty dla Claude Code. Muse Code zużył 5,54 miliona tokenów wejściowych, wobec 4,96 miliona, ale wygenerował 65 000 tokenów wyjściowych, wobec 163 000 dla Claude Code. Wykrył także jeden błąd, którego testerzy nie wprowadzili.
Według testu, Muse Code nie posiada jeszcze wszechstronności Claude Code, Codexa czy Antigravity, brakuje mu zdrowego rozsądku oraz solidnych umiejętności w UI/UX. Według Artificial Analysis, Muse Code pozostaje w tyle za Gemini 4 z Antigravity w benchmarkach (standaryzowanych testach wydajności). Z powodu braku rozliczania za tokeny dla Muse Wonder Full, rzeczywisty koszt narzędzia pozostaje niemożliwy do oszacowania.
