Meta (META.US) enfrenta directamente a OpenAI y Anthropic: lanza su primer agente de programación de IA Muse Code, destacando precios bajos y capacidad de “recuperación ante fallos”.

Según noticias de Zhitong Finance APP, en un contexto donde las herramientas de programación impulsadas por IA están cada vez más saturadas, Meta (META.US) finalmente tiró una bomba. El miércoles, Mark Zuckerberg, CEO de Meta, anunció oficialmente en redes sociales el lanzamiento del primer agente inteligente de programación con IA de la compañía: Muse Code (versión beta), lanzando así un desafío directo a Codex de OpenAI y Claude Code de Anthropic.

Esta movida significa que Meta da un paso clave en el segmento de aplicaciones de IA generativa y, además, ofrece una nueva vía de monetización en un momento en que su negocio principal de publicidad está bajo presión, y su infraestructura de IA consume enormes recursos.

No es el más potente en rendimiento, pero la "fiabilidad" y el "bajo costo" marcan la diferencia

Muse Code no es un producto aislado; está impulsado por el modelo base más reciente de Meta Super Intelligent Lab, Muse Spark 1.2. Según diversas pruebas de referencia publicadas por Meta, Muse Code aún no alcanza a los mejores competidores en cuanto a capacidades de programación, pero presenta características diferenciadas muy claras.

En la prueba de referencia Terminal-Bench 2.1, la combinación de Muse Code y Muse Spark 1.2 logró una puntuación del 82,9%, aunque por debajo del 86,7% logrado por Claude Code de Anthropic en Opus 5, superó a Codex de OpenAI (basado en GPT-5.6 Terra, 81,8%) y a Grok Build (81,6%). Midiendo la capacidad de codificación de los agentes inteligentes en DeepSWE 1.1 y en las pruebas internas de Meta, los resultados también la posicionan como perseguidora, quedando entre 5 y 9 puntos porcentuales detrás de Opus 5 y Codex respectivamente.

Dado que el rendimiento puro aún no lidera, Meta ha centrado su propuesta en la fiabilidad ingenieril y una relación calidad-precio extrema. Alexandr Wang, director de IA de Meta, declaró en una entrevista que, a diferencia de los productos de Anthropic y OpenAI, la estrategia de Meta es "diferenciarse en precio, no en capacidad".

El nivel de precios "contribuidor" lanzado por Muse Code es sumamente agresivo, costando incluso menos de una décima parte del esquema de pago convencional por volumen, aunque requiere que los desarrolladores elijan el nivel más bajo y acepten colaborar en mejorar el modelo, permitiendo a Meta utilizar datos de terceros para reforzar su tecnología de base. Para los clientes empresariales altamente sensibles, Meta también acepta solicitudes de "retención de datos cero", comprometiéndose a no usar los datos de los desarrolladores para entrenar los modelos.

Hecho para tareas de largo plazo: recuperación tras caídas y capacidad de funcionamiento continuo por 24 horas

Como herramienta de programación autónoma, Muse Code fue diseñado especialmente para tareas de ingeniería de software complejas sobre grandes repositorios de código. Puede, de forma independiente, planificar modificaciones, escribir código, verificar resultados y coordinar simultáneamente múltiples sub-agentes persistentes trabajando en paralelo, mejorando así la velocidad y precisión para resolver problemas difíciles.

Uno de los aspectos que más atraen a los desarrolladores es su mecanismo de ejecución. El sistema registra cada llamada al modelo, ejecución de herramientas, aprobación y edición en un registro de eventos local, creando una fuente de datos confiable y única. Esto implica que, si el agente inteligente sufre una caída o interrupción durante una ejecución prolongada, puede reanudar desde el punto exacto donde quedó, sin necesidad de reiniciar desde cero. Mientras que los competidores aún no han hecho de esto una característica central, Meta considera que esta es la funcionalidad más atractiva para quienes desarrollan tareas de largo plazo y gran complejidad.

En una prueba de esfuerzo, Muse Code optimizó el núcleo iterando más de 1.000 veces llamadas de herramientas en una GPU Hopper de Nvidia (NVDA.US), con una duración total de la tarea de 24 horas. Además, Muse Code mostró potentes capacidades multimodales: en una demostración, el usuario simplemente cargó un video de dron de una casa y Muse Code interpretó el contenido visual y generó directamente un sitio web con funciones de reserva y una interfaz visualmente atractiva.

Reestructuración de la estrategia de IA: Alexandr Wang a la cabeza y apuro por demostrar viabilidad comercial

El debut de Muse Code es el logro central tras la reestructuración de la estrategia de IA de Zuckerberg. Alexandr Wang, quien se incorporó el junio pasado y dirige el Meta Super Intelligent Lab, es el protagonista de este cambio. Anteriormente, los modelos desarrollados por Meta estaban claramente rezagados frente a ChatGPT y Claude en capacidades clave como programación, algo que incluso Zuckerberg reconoció públicamente el mes pasado, además de revelar que la empresa ya usaba una versión previa de Muse Spark en sus aplicaciones internas.

Lanzar este agente de programación al mercado llega en un periodo financieramente sensible para Meta. La semana pasada, las acciones de Meta cayeron tras dar previsiones débiles de ingresos y revelar una fuerte reducción del flujo de caja libre en el segundo trimestre. El mercado tiene serias dudas sobre si las enormes inversiones anuales en centros de datos e infraestructura de cómputo generarán suficiente retorno. El API de pago de Muse Code representa, para Zuckerberg, un intento importante de monetizar la IA de forma directa fuera del sector publicitario, que representa el 98% de los ingresos de la empresa.

Según Wang, actualmente los desarrolladores pueden utilizar Muse Code vía API en la página para desarrolladores de Meta pagando por consumo, y el modelo también estará disponible en la plataforma OpenRouter, que alberga modelos open source populares como DeepSeek.