Meta es el último gigante tecnológico en lanzar un agente de codificación, compitiendo para rivalizar con los principales gigantes de la IA, Anthropic y OpenAI.
"Estamos emocionados de lanzar Muse Code (beta), un agente de codificación de terminal impulsado por Muse Spark 1.2, nuestro modelo más nuevo", escribió la compañía en un anuncio oficial. "Esto marca nuestro próximo paso hacia la frontera, con modelos más grandes y mucho más capaces en camino".
Como herramienta de codificación agéntica, Muse Code está diseñada para la ingeniería de software en grandes repositorios. Según Meta, "asume tareas complejas de ingeniería de software en grandes repositorios: planifica cambios, escribe código y valida los resultados. Puede coordinar múltiples subagentes persistentes para cada tarea, resolviendo problemas difíciles de manera más rápida, precisa y con menos intervención".
El detalle que destaca es el tiempo de ejecución. Muse Code registra cada llamada del modelo, ejecución de herramientas, aprobación y edición en un registro de eventos local que actúa como una única fuente de verdad. "Esta única fuente de verdad hace que el tiempo de ejecución sea de reproducción exacta y seguro ante reinicios: después de un fallo, el agente puede reanudarse precisamente donde se detuvo", dijo Meta. Para trabajos de larga duración, esa es la característica que importa más que la velocidad bruta, y es la parte que los competidores no han convertido en un punto de venta.
También viene con habilidades predeterminadas. El comando "/plan" convierte una tarea en un plan con aprobación, mientras que "/grill" somete a prueba de estrés ese plan hasta que se mantenga y "/goal" trabaja para la finalización exitosa del objetivo, de forma similar a lo que hace Hermes. Meta dijo que entrenó conjuntamente Muse Spark 1.2 con Muse Code para que el LLM central y el agente trabajen juntos en sinergia.
Muse Spark 1.2 es una actualización centrada en la codificación de Muse Spark 1.1. Meta dijo que "escaló significativamente la computación de entrenamiento en tareas de codificación, al tiempo que amplió la diversidad del entorno de entrenamiento, ofreciendo mejoras en la generación de código, depuración compleja y flujos de trabajo de desarrollo de extremo a extremo". Los gráficos cuentan una historia clara.
En Terminal-Bench 2.1, Muse Spark 1.2 con Muse Code obtuvo un 82.9%, por detrás de Claude Code en Opus 5 con un 86.7%, pero por delante de GPT-5.6 Terra en Codex (81.8%) y Grok Build (81.6%).
DeepSWE 1.1, que mide las capacidades de codificación agéntica, estuvo más cerca: 59.3% para Muse frente a 65.0% para Opus 5 y 64.8% para Codex. En el banco de pruebas de codificación interno de Meta, Muse alcanzó el 70.6% frente al 79.4% de Opus 5.
Los gráficos de aceleración invierten el orden. En más de 1,000 llamadas a herramientas, Opus 5 registró la mayor ganancia respecto a la línea base (alrededor del 74-75%), con Muse Spark 1.2 en la mitad del grupo, con aproximadamente un 61-69% dependiendo de la ejecución. El punto de Meta es que el agente sigue mejorando a medida que se acumulan las llamadas a herramientas, el comportamiento que se espera de un codificador de largo alcance.
Las demostraciones más interesantes son de largo alcance y multimodales. En las pruebas de estrés, Meta dijo que Muse Code "optimizó iterativamente los kernels de GPU en más de 1,000 llamadas a herramientas (hasta 24 horas) en GPUs Nvidia Hopper". Eso significa que pudo mejorar con el tiempo.
También hay un ángulo de codificación visual. En una demostración, un usuario carga un video de recorrido de una casa en el terminal como un mp4, y Muse Code "interpreta el video y produce un sitio web visualmente rico con capacidades de reserva". Convertir video sin procesar en una aplicación web funcional es la propuesta multimodal que Meta ha estado impulsando en toda la línea Muse.
Ver el hilo de lanzamiento:
Here’s an example of Muse Code’s multimodal visual coding capabilities. In this demo, the user inputs a fly-through video of a home into the terminal as an mp4 file. Muse Code interprets the video and produces a visually rich website with booking capabilities. pic.twitter.com/3CAfIMYmAB
— AI at Meta (@AIatMeta) August 5, 2026
Dicho esto, Meta llega tarde a la lucha. Codex de OpenAI ya ejecuta agentes en la nube en paralelo; DeepSeek ha construido su propio rival para Claude Code, y herramientas agénticas como Hermes u OpenClaw ya son buenos sustitutos con más capacidades. La ventaja de Muse Code es el tiempo de ejecución a prueba de fallos y el diseño de subagentes, no la supremacía en los puntos de referencia.
El riesgo es el habitual para la codificación agéntica: un agente que se reanuda después de un fallo y sigue llamando a herramientas durante 24 horas es potente e impredecible. Meta está apostando a que los desarrolladores quieren esa autonomía, y lo está lanzando ahora.
Muse Code está disponible para pruebas al instalarlo ingresando este comando:
curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash
