Por Canuto  

Meta entró en la competencia de agentes de codificación con Muse Code, una herramienta en beta que combina precios agresivos, coordinación multiagente y compatibilidad con los SDK de OpenAI y Anthropic.
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  • Muse Code funciona desde la terminal y puede planificar, modificar código, ejecutar pruebas y coordinar subagentes persistentes.
  • El plan estándar cuesta USD $1,25 por millón de tokens de entrada y USD $4,25 por millón de tokens de salida.
  • La herramienta obtuvo 82,9% en Terminal-Bench 2.1 y fue presentada como una alternativa competitiva frente a Claude Code y Codex.

 

Meta lanzó Muse Code en fase beta, con lo que suma una nueva pieza a la competencia por el mercado de agentes de codificación con inteligencia artificial. La herramienta, impulsada por el modelo Muse Spark 1.2, busca atender tareas complejas de ingeniería de software desde la línea de comandos y competir directamente con Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI.

El producto no se limita a sugerir fragmentos de código, según la información difundida por KuCoin a partir del anuncio de Meta. Muse Code puede organizar planes de trabajo, modificar archivos, ejecutar pruebas y coordinar varios agentes que operan en segundo plano, una combinación orientada a proyectos que requieren procesos prolongados y varias etapas de verificación.

Una herramienta diseñada para trabajar desde la terminal

Muse Code adopta el formato de un agente de codificación basado en terminal, por lo que sus funciones se activan mediante la línea de comandos en lugar de depender exclusivamente de una interfaz gráfica. La instalación está disponible para usuarios de macOS y Linux, una decisión que apunta a integrarse con los entornos habituales de desarrolladores y equipos de ingeniería.

Dentro de ese entorno, el agente puede convertir una tarea amplia en un plan, realizar cambios sobre el código y comprobar el resultado mediante pruebas. La propuesta de Meta busca que el usuario no tenga que separar manualmente cada fase, aunque la información disponible no establece que la herramienta reemplace por completo la supervisión humana durante el desarrollo.

Una de las funciones centrales es la orquestación multiagente, que permite crear subagentes persistentes para trabajar simultáneamente en distintas partes de un problema. Estos procesos permanecen activos en segundo plano, de modo que un agente puede concentrarse en una modificación mientras otro revisa pruebas o aborda un componente diferente del proyecto.

Para reducir interferencias entre tareas paralelas, Muse Code utiliza Git worktrees aislados, según la descripción del producto. Esta estructura permite que varios agentes modifiquen el código en espacios separados antes de integrar sus resultados, una característica especialmente relevante cuando las instrucciones abarcan archivos, pruebas y dependencias que podrían entrar en conflicto.

Precios agresivos y una condición para el plan más barato

Meta Model API ofrece un nivel estándar de Muse Code a USD $1,25 por millón de tokens de entrada y USD $4,25 por millón de tokens de salida. El esquema cobra de manera diferenciada el material que el agente recibe y la información que genera, un modelo de precios habitual en servicios de inteligencia artificial que procesan grandes volúmenes de texto y código.

La compañía también presenta un nivel denominado contribuidor, cuyo costo se ubica aproximadamente entre 10 y 20 veces por debajo del plan estándar. La rebaja, sin embargo, incluye una condición relevante para los usuarios: deben otorgar a Meta permiso para utilizar sus datos de uso en mejoras del modelo.

Esa diferencia convierte la privacidad y el control sobre los datos en una parte importante de la decisión de contratación. Los desarrolladores que busquen reducir costos tendrán que valorar el ahorro frente a la autorización solicitada, mientras que la información disponible no detalla límites adicionales sobre ese uso ni ofrece una comparación completa de las condiciones de cada nivel.

La API de Muse Code fue diseñada para ser compatible con los SDK existentes de OpenAI y Anthropic, lo que podría facilitar la adopción entre equipos que ya trabajan con esas herramientas. En lugar de exigir una reconstrucción completa de los flujos de desarrollo, Meta plantea una incorporación compatible con interfaces que los programadores ya conocen.

Resultados en pruebas y capacidad de recuperación

En Terminal-Bench 2.1, Muse Code obtuvo una puntuación de 82,9%, de acuerdo con los datos difundidos sobre su lanzamiento. El resultado lo colocó en el segundo lugar, detrás de Claude Opus 5 y Claude Code, que alcanzaron 86,7% en esa evaluación.

La herramienta también registró 59,3% en DeepSWE 1.1, donde se ubicó tercera en la clasificación general. Estas cifras ofrecen una referencia sobre su desempeño en entornos de ingeniería, aunque no equivalen por sí solas a una garantía de resultados idénticos en todos los repositorios, lenguajes o flujos de trabajo de los usuarios.

La arquitectura multiagente representa otro elemento de la apuesta técnica de Meta, porque permite distribuir el trabajo en lugar de concentrarlo en una única secuencia de instrucciones. Los subagentes persistentes pueden avanzar en diferentes partes del problema al mismo tiempo, mientras los worktrees de Git mantienen separadas sus modificaciones hasta que el equipo decida cómo combinarlas.

Muse Code incorpora además recuperación ante fallos mediante un registro local de eventos de solo anexión. Meta destacó un estudio interno en el que la herramienta gestionó más de 1.000 llamadas de herramientas durante un periodo continuo de 24 horas, aunque ese dato corresponde a una evaluación de la compañía y no a una validación independiente presentada en la información disponible.

Una nueva fase en la competencia por los agentes de código

El lanzamiento sitúa a Meta en una carrera donde los principales laboratorios buscan que sus modelos participen directamente en tareas de programación, pruebas y mantenimiento de software. La competencia ya no depende únicamente de la calidad de las respuestas de un chatbot, sino también de la capacidad para ejecutar acciones, coordinar procesos y conservar un registro de lo ocurrido cuando una tarea se prolonga.

Los precios publicados constituyen una de las principales armas de Meta para diferenciar Muse Code frente a sus rivales. El plan estándar tiene un costo definido por millón de tokens, mientras que el nivel contribuidor amplía la rebaja a cambio de permitir el uso de datos para mejorar el modelo, una fórmula que combina presión comercial con una concesión sobre la información operativa.

El desarrollo está liderado por Alexandr Wang en Meta Superintelligence Labs, según los datos del lanzamiento. La familia Muse Spark apareció por primera vez en abril de 2026, recibió la versión Muse Spark 1.1 en julio de 2026 y ahora sirve como base para Muse Code mediante Muse Spark 1.2.

Con la llegada de la beta, el desempeño en producción, la experiencia de los desarrolladores y el manejo de datos serán factores decisivos para medir la propuesta más allá de sus benchmarks iniciales. Meta presenta así un agente con costos competitivos y herramientas para trabajo paralelo, pero la respuesta del mercado dependerá de cómo esas capacidades se comporten en proyectos reales y de la aceptación de sus condiciones de uso.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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