Meta (META.US) direktang hinahamon ang OpenAI at Anthropic: Inilunsad ang unang AI programming agent na Muse Code, tampok ang mababang presyo at kakayahan sa “recovery matapos mag-crash”

Ayon sa Balitang Pinansyal ng Smart, sa gitna ng papalaking kompetisyon sa AI programming tool track, sa wakas ay nagpakawala ng malaking bomba ang Meta (META.US). Noong Miyerkules, opisyal na inanunsyo ni Mark Zuckerberg, CEO ng Meta, sa social media ang paglulunsad ng kauna-unahang AI programming agent ng kumpanya—Muse Code (beta version), na direktang hinahamon ang Codex ng OpenAI at Claude Code ng Anthropic.

Nangangahulugan ito na gumawa ang Meta ng mahalagang hakbang sa application layer ng generative AI, at sa gitna ng matinding pressure sa pangunahing negosyo ng advertising at malalaking gastos sa AI infrastructure, ipinapakita ng kumpanya ang isang bagong paraan ng pag-monetize sa publiko.

Hindi Pinakamalakas ang Performance, Ngunit “Reliability” at “Mababang Presyo” ang Breakthrough

Hindi standalone na produkto ang Muse Code; ito ay pinapagana ng pinakabagong foundational model na Muse Spark 1.2 mula sa Meta Super Intelligence Laboratory. Batay sa ilang benchmark tests na inilabas ng Meta, ang kakayahan ng Muse Code sa programming ay hindi pa pumapantay sa mga nangungunang competitors, ngunit napakalinaw ng ipinapakita nitong pagkakaiba.

Sa Terminal-Bench 2.1 benchmark test, ang pinagsamang score ng Muse Code at Muse Spark 1.2 ay 82.9%, bahagyang mas mababa kaysa sa 86.7% na nakuha ng Anthropic Claude Code sa Opus 5, ngunit nalampasan na nito ang Codex ng OpenAI na binuo sa GPT-5.6 Terra (81.8%) at ang Grok Build (81.6%). Sa DeepSWE 1.1 at internal coding benchmark ng Meta na sumusukat sa kakayahan ng agent sa pag-encode, nagpapakita rin ito ng resulta bilang challenger na bahagyang naiiwan sa Opus 5 at Codex ng humigit-kumulang 5 hanggang 9 na porsyento.

Dahil hindi pa nangunguna sa performance, itinuon ng Meta ang mga selling point sa engineering reliability at extreme cost performance. Sa isang panayam, diretsahang ipinahayag ni Meta Chief AI Officer Alexandr Wang na ikinompara sa mga produkto ng Anthropic at OpenAI, ang diskarte ng Meta ay ang “magkaiba sa presyo, hindi sa kakayahan”.

Ang “contributor tiers” pricing na inilahad ng Muse Code ay lubhang agresibo, na halos di umabot sa ikasampung bahagi ng karaniwang pay-as-you-go na bayad, ngunit kailangang sumang-ayon ang mga developer sa lowest price tier na tumulong sa pagpapabuti ng modelo—kasama rito ang paggamit ng Meta ng third-party data upang palakasin ang underlying technology. Para sa mga enterprise user na lubhang sensitibo sa data, nagsimula na rin ang Meta na tumanggap ng “zero data retention” requests, nangakong hindi gagamitin ang developer data para sa training.

Dinisenyo Para sa Mahahabang Task: Recoverable mula sa Crash, Kayang Magpatuloy ng 24 Oras na Walang Putol

Bilang isang programming tool na may autonomous decision-making ability, partikular na dinisenyo ang Muse Code para sa malalaking software engineering tasks na may komplikadong codebases. Kayang magplano, magsulat ng code, mag-verify ng resulta, at mag-coordinate ng ilang persistent sub-agents nang sabay-sabay upang mapabilis at mapataas ang accuracy ng paglutas sa mga mahihirap na problema.

Isa sa pinaka-binibigyang pansin ng mga developer ay ang runtime mechanism nito. Itinatala ng system ang bawat model invocation, tool run, approval, at edit sa local event log bilang unique at reliable na data source. Nangangahulugan ito na kapag nalagay sa crash o interruption ang agent sa matagal na deployment, kaya nitong i-resume ng eksakto mula sa breakpoint, hindi na kailangan magsimula muli. Sa panahon na hindi pa ito ginagawa ng competitors bilang core selling point, naniniwala ang Meta na ito ang pinaka-kaakit-akit na katangian para sa mga programmer na humaharap sa matagal at komplikadong gawain.

Sa isang stress test, gumamit ng Muse Code sa NVIDIA (NVDA.US) Hopper GPU para sumailalim sa higit 1,000 tool invocation iterations—umabot ang buong task ng 24 oras. Bukod dito, ipinakita ng Muse Code ang matibay nitong multi-modal ability: sa isang demo, isang user lang ang naglagay ng aerial video file ng bahay sa terminal, at nakaya ng Muse Code na i-interpret ang video content at agad gumawa ng visually-rich na website na may booking function.

AI Strategic Overhaul: Pinamumunuan ni Alexandr Wang, Sabik Patunayan ang Monetization Ability

Ang paglitaw ng Muse Code ang pangunahing bunga ng AI strategic overhaul ni Zuckerberg. Si Alexandr Wang, na sumali at namuno sa Meta Super Intelligence Laboratory noong Hunyo nakaraang taon, ang sentral na karakter ng pagbabagong ito. Noon, ang self-developed model ng Meta ay malayo ang agwat sa ChatGPT at Claude pagdating sa mga critical ability kagaya ng programming; inamin din ito ni Zuckerberg noong nakaraang buwan at ibinunyag na gumagamit na ang kumpanya ng naunang bersyon ng Muse Spark sa internal na application building.

Ang pagbubukas ng programming agent sa merkado ay tamang-tama bersus sa sensitibong panahon para sa pananalapi ng Meta. Noong nakaraang linggo, bumagsak ang stock price ng Meta dahil sa mahina nitong revenue forecast at pagbunyag ng malaking pagliit ng free cash flow sa ikalawang quarter. Nag-aalala ang merkado kung makakabawi ba ang milyun-milyong dolyar na ginagastos taon-taon sa data centers at computational resources. Ang subscription-based API ng Muse Code ay mahalagang eksperimento ni Zuckerberg na kumita gamit ang AI—maliban sa advertising na may 98% ng kita ng kumpanya.

Isiniwalat ni Wang na kasalukuyan nang pwedeng gamitin ng mga developer ang Muse Code sa Meta developer page sa pay-as-you-go API, at nakatakda ring ilunsad ang modelong ito sa OpenRouter platform na nagho-host ng DeepSeek at iba pang kilalang open source models.