Muse Code : Qui le fabrique, combien ça coûte et quelle version est actuelle

Muse Code est l'agent de codage de Meta pour le terminal et la CI, conçu pour la famille de modèles Muse Spark, et les deux versions qui comptent pour quiconque arrive ici sont Muse Spark 1.3 — la génération actuelle, datée du 2 septembre 2026 — et Muse Spark 1.2, qui est la version que le CLI sélectionne encore, sauf indication contraire de votre part. Muse Code s'installe comme un binaire muse natif, fonctionne en mode interactif ou sans interface, et est vendu de trois façons : trois forfaits mensuels à 5,00 $, 15,00 $ et 50,00 $, ainsi qu'une facturation à l'usage des jetons sur Meta Model API à 1,25 $ par million de jetons d'entrée et 4,25 $ par million de jetons de sortie au niveau Standard. Encore une génération en arrière, Muse Spark 1.1, est toujours servi sur le même niveau aux mêmes tarifs.

À lire comme une page de référence, et non comme une actualité. Muse Code n’est pas en soi une nouveauté à annoncer : Meta l’a livré en bêta le 5 août 2026 et l’a fait sortir de bêta le 31 août 2026, et cette page utilise ces dates pour situer le modèle dans le temps plutôt que pour l’annoncer. Ce qui justifie cette page, c’est une demande de recherche constante que nous avons mesurée nous-mêmes le 28 septembre 2026, où la requête brute « muse code » a généré 4 547 impressions sur les 28 derniers jours, sans aucun clic, et la formulation commerciale de la même intention — « muse code free », « muse code plan », « muse code plans », « muse code free tier », « muse code 1.3 » — a généré 124 impressions supplémentaires, également sans aucun clic. Les lecteurs posent quatre questions précises. Cette page y répond dans l’ordre, à partir de la documentation de Meta elle-même, et indique clairement quand un chiffre provient de Meta plutôt que d’un évaluateur indépendant.

Si ce que vous cherchez réellement, c’est une analyse du comportement de l’agent ou une comparaison directe avec un autre harnais de codage, ce n’est pas cette page. Ces articles existent déjà sur ce blog, et ceux qui valent votre temps sont liés à la fin.

Qu'est-ce que Muse Code, et qui le développe

La définition du fournisseur tient en une phrase : « Muse Code est l’agent de codage de Meta pour le terminal et la CI, conçu pour Muse Spark. » Ce n’est pas une bibliothèque, ni une interface de chat, ni un modèle — c’est un harnais. Vous l’exécutez dans un répertoire de projet ; il planifie, modifie des fichiers et exécute des commandes pour accomplir une tâche, avec des approbations et un bac à sable du système d’exploitation actif dès le premier lancement.

Meta présente Muse Code et Meta Model API comme deux voies vers le même modèle sous-jacent : appelez directement l’API lorsque vous développez votre propre agent ou application, exécutez Muse Code lorsque vous voulez un agent de codage prêt à l’emploi en ligne de commande ou dans un pipeline. Cette distinction compte pour la tarification, car l’abonnement couvre le harnais et la clé API est facturée séparément par jeton.

L’installation se fait au moyen d’un installateur d’une seule ligne, et les deux interfaces fournisseur ne s’accordent pas tout à fait sur la chaîne :

• macOS et Linux — curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | sh sur la page de documentation, et la même commande se terminant par | bash sur la page marketing et dans les deux articles de blog de recherche

• Windows — irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex, publié uniquement sur la page de documentation

• Vérification — muse --version, puis muse dans un répertoire de projet pour démarrer une session interactive

• Premier lancement — il vous est demandé de faire confiance à l'espace de travail (qui charge ses compétences, règles et hooks) et de vous authentifier soit via une connexion dans le navigateur, soit avec une clé API ; en CI, vous définissez META_API_KEY à la place

• Deux surfaces — muse pour l’interface utilisateur de terminal interactive, muse exec "<prompt>" pour une exécution unique non interactive jusqu’à son terme

• Pilotez-le depuis votre propre programme — muse serve exécute un protocole de session versionné, muse schema affiche son schéma JSON, et npm install @muse-code/sdk installe le wrapper TypeScript

Ce dernier point est ce que la plupart des résumés omettent. Muse Code n'est pas seulement une CLI : le protocole de session est une interface documentée et versionnée, et le journal des modifications montre qu'il est étendu délibérément — les sessions peuvent être renommées via le protocole, les clients peuvent lire un résumé structuré des différences pour chaque édition, et un programme pilote peut définir un effort de raisonnement par défaut à l'échelle de la session.

Ce que coûte Muse Code, et la question du niveau gratuit, expliquée simplement

Il n'existe pas d'offre gratuite. Cela vaut la peine de l'affirmer sans détour, car il s'agit de la requête commerciale la plus fréquemment posée dans les données de demande, et la réponse est sans ambiguïté : la page produit de Muse Code, la page des abonnements et le journal des modifications ne contiennent ensemble aucun forfait gratuit, aucun essai, aucune attribution de crédits gratuits et aucun accès gratuit soumis à une limitation de débit.

Une mise en garde concernant cette vérification. La documentation tarifaire de Meta emploie bel et bien une fois les mots « crédits de niveau gratuit de la plateforme » — dans la note sur Muse Voice Transcribe, qui indique que la transcription à rétention nulle des données est facturée au même tarif que le niveau Standard et que les crédits de niveau gratuit de la plateforme s'appliquent. Muse Voice Transcribe est un produit distinct sur Meta Model API, avec sa propre facturation à l'heure ; cette phrase ne dit rien au sujet de Muse Code. Si vous trouvez cette ligne citée comme preuve d'un niveau gratuit pour Muse Code, elle est lue hors contexte.

Ce que Meta publie bel et bien, ce sont trois niveaux d’abonnement, tous facturés mensuellement, plus une facturation à l’usage des jetons pour tout dépassement du quota de prompts du forfait :

• Usage quotidien — 5,00 $/mois ; accès aux derniers modèles Muse ; de 10 à 50 prompts toutes les 5 heures, y compris le téléversement d'images et de vidéos ; mode vocal ; recherche Web

• High Usage — 15,00 $/mois ; tout ce qui est inclus dans le forfait Everyday ; 5× plus d’utilisation que Everyday ; plus de prompts ; plus d’entrées multimodales

• Power Usage — 50,00 $/mois ; tout ce qui est inclus dans le forfait High Usage ; 20× l’allocation d’utilisation Everyday ; prompts étendus ; accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités ; envois de fichiers plus volumineux

• Tarifs standards des tokens — 1,25 $ par million de tokens d'entrée, 4,25 $ par million de tokens de sortie, 0,15 $ par million de tokens d'entrée en cache, pour muse-spark-1.3, muse-spark-1.2 et muse-spark-1.1 de la même manière

• Tarifs des jetons Contributeur — 0,10 $ / 0,20 $ / 0,002 $ par million de jetons d'entrée, de sortie et d'entrée mise en cache, pour muse-spark-1.3-contributor et muse-spark-1.2-contributor

Les niveaux Standard et Contributor ne diffèrent que sur un seul point de fond, et Meta l'indique à la fois sur la page des modèles et sur la grille tarifaire : avec Standard, vos prompts et vos complétions ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles Meta ; avec Contributor, ils le sont. La page produit attribue aux lignes Contributor la mention « Utilisé pour améliorer nos produits » et aux lignes Standard la mention « Non utilisé pour améliorer nos produits ». Contributor coûte environ douze fois moins cher en entrée et à peu près vingt et une fois moins cher en sortie, ce qui représente un écart suffisamment important pour qu'il s'agisse d'une décision de gouvernance des données avant d'être une décision budgétaire.

Trois détails de tarification sont faciles à manquer et méritent tous d’être connus avant de dimensionner une charge de travail :

• Pas de supplément pour le contexte long — la grille tarifaire de Meta le dit explicitement : vous payez le même tarif que la fenêtre de contexte soit presque vide ou presque pleine, ce qui est inhabituel et modifie considérablement l'économie des longues exécutions d'agents

• L’ancrage par recherche Web est facturé séparément — 2,50 $ pour 1 000 requêtes de recherche, en plus du coût en tokens de la requête, et s’applique aux modèles de texte tels que Muse Spark.

• Les limites de débit s’appliquent par équipe, et non par clé — 3 000 requêtes et 4 000 000 de tokens par minute sur Standard, 100 requêtes et 3 000 000 de tokens par minute sur Contributor ; l’utilisation de plusieurs clés au sein d’une même équipe ne multiplie pas le quota

Les mécanismes d'abonnement sont documentés sur la page des abonnements de Meta et sont conventionnels : une mise à niveau est calculée au prorata et immédiate, une rétrogradation prend effet au cycle de facturation suivant, l'annulation nécessite au moins 24 heures avant la date de facturation, et aucun remboursement n'est accordé pour un abonnement annulé, sauf lorsque la loi l'exige. Les abonnements couvrent spécifiquement l'identifiant Muse Code CLI ; les clés API supplémentaires sont facturées à l'usage.

Quelle version est actuelle : 1.2.1, Muse Spark 1.3, et celle par défaut qui n’est ni l’une ni l’autre ?

C'est la question sur laquelle les données de demande sont les plus éloquentes — la requête « muse code 1.3 » existe tout court — et c'est vraiment déroutant, car « la version » peut désigner trois choses différentes, et Muse Code publie les trois.

• La version CLI — la 1.2.1 est la version actuelle. Le journal des modifications de Meta répertorie ses versions sous les numéros 1.2.1, 1.1.1, 0.2.1 et 0.1.0, la dernière étant étiquetée « version de lancement »

• La génération de modèles — Muse Spark 1.3, annoncée le 2 septembre 2026 et décrite sur la page des modèles de Meta comme « la dernière version … Recommandée pour les nouveaux travaux »

• Le modèle par défaut de la CLI — muse-spark-1.2, indiqué dans la section de première exécution de la documentation, et de nouveau dans la sélection de modèle de la page de configuration

Ainsi, une installation fraîche de Muse Code 1.2.1 exécutera Muse Spark 1.2, sauf si vous passez --model muse-spark-1.3 ou si vous changez en cours de session avec /models. Les pages de démarrage rapide de Meta utilisent muse-spark-1.3 dans chaque exemple d'API, ce qui rend la séparation plus facile à mal interpréter qu'elle ne le devrait : les exemples d'API et la valeur par défaut de la CLI ne pointent pas vers le même modèle aujourd'hui.

Le changelog 1.2.1 décrit ce qui a changé dans le harnais plutôt que dans le modèle, et les points phares sont les suivants :

• Saisie vocale activée par défaut sur macOS, liée à Option+V et gérée avec /voice

• Une commande /rewind qui ramène la conversation à une entrée antérieure, en partageant le sélecteur utilisé par double-Échap

• [Image #N] des étiquettes sur les images collées et déposées, afin que l'on puisse interroger le modèle sur une image précise par son numéro, les étiquettes et les chemins source survivant à la reprise, au rembobinage et aux forks

• Une compétence intégrée « migrate » qui importe des notes de mémoire et des définitions de serveurs MCP depuis Claude Code ou Codex vers Muse Code

• /mcp pour un inventaire en direct des serveurs MCP connectés et de leurs outils

• Les nouvelles sessions s'ouvrent dans le profil d'autorisation Auto-review, qui accorde le même accès que « Ask me » mais achemine les demandes d'approbation éligibles vers un réviseur automatisé, et revient à vous solliciter lorsque le réviseur n'est pas disponible

• Correctifs de sécurité, dont trois sont comportementaux plutôt que cosmétiques : les commandes lancées via des wrappers tels que env setsid sont désormais examinées comme la commande qu'elles lancent réellement ; un changement de mode de permission en cours de session s'applique aux commandes déjà en cours à leur prochaine exécution ; et le profil de permission Unrestricted se comporte désormais exactement comme --yolo

Du côté du modèle, l’annonce du 2 septembre précise explicitement que Muse Spark 1.3 a été entraîné sur un ensemble diversifié de harnais, et que c’était le niveau de raisonnement — « Muse Spark 1.3 avec raisonnement maximal est désormais disponible sur Muse Code et Meta Model API » — plutôt que le modèle de base seul que Meta mettait en avant. Le billet de lancement de Muse Spark 1.2 du 5 août ajoute l’autre moitié de cette histoire : Muse Spark 1.2 a été co-entraîné avec Muse Code lui-même, en utilisant des trajectoires de harnais échantillonnées par rejet, ainsi qu’un travail de recette sur les objectifs, la compaction et les sous-agents, avec l’ensemble d’outils Muse Code intégré pour maximiser la compatibilité avec les harnais. Le modèle et le harnais ont été développés l’un en fonction de l’autre.

L’enveloppe : contexte, modalités, plateformes

Muse Spark 1.3, Muse Spark 1.2 et Muse Spark 1.1 partagent tous une même enveloppe, et Meta l'indique dans une seule ligne de tableau : 1 048 576 jetons de contexte, avec le texte, l'image, la vidéo, l'audio et le PDF comme entrées et le texte comme seule sortie, pour chaque palier et chaque version.

La parité des modalités s'accompagne d'une mise en garde que Meta publie en note de bas de page et qu'il vaut mieux répéter que dissimuler : la compréhension audio dans Muse Spark 1.3 n'est pas entièrement prise en charge et la qualité des réponses aux requêtes contenant de l'audio peut être dégradée ; les propres recommandations de Meta sont d'utiliser Muse Spark 1.2 pour l'audio, ou Muse Voice Transcribe pour une transcription vocale dédiée. Dans la CLI, cela est applicable — --model muse-spark-1.2 est une surcharge documentée, et la valeur par défaut pointe déjà vers celle-ci.

L'effort de raisonnement est un paramètre au niveau du harness comportant huit niveaux, et la page de configuration de Meta les nomme dans l'ordre : none, minimal, low, medium, high (par défaut), xhigh, max et ultra. Trois détails dans cette liste sont déterminants :

• maxest le niveau de raisonnement le plus profond, décrit comme un raisonnement étendu au-delà de xhigh, et Muse Code le propose à la fois dans les offres Standard et Contributor

• ultra est un paramètre côté client plutôt qu’un niveau de modèle : il correspond au niveau de raisonnement le plus élevé pris en charge par chaque fournisseur et peut amener Muse Code à déléguer plus agressivement ; et lorsqu’un fournisseur ne le prend pas en charge, une requête pour ultra s’exécute au niveau xhigh

• Le fournisseur Meta n'accepte pas aucun, donc le niveau le plus bas n'est disponible que via d'autres fournisseurs configurés dans le harnais

Le support des plateformes est le point sur lequel les deux interfaces de Meta ne sont pas d'accord, et ce désaccord est minime mais bien réel. La page de documentation indique que Muse Code fonctionne sur macOS, Linux et Windows à partir d'une seule base de code, et énumère trois comportements propres à Windows : PowerShell remplace Bash, de sorte que les commandes exécutées par l'agent utilisent la syntaxe PowerShell et les outils en ligne de commande Windows ; le bac à sable peut demander une approbation d'administrateur, et Windows peut afficher une invite de contrôle de compte d'utilisateur la première fois que le bac à sable s'initialise, bien que l'utilisation normale ne nécessite pas de s'exécuter en tant qu'administrateur ; et deux fonctionnalités ne sont pas disponibles sous Windows — la saisie vocale et la messagerie de session, qui fonctionnent toutes deux sur macOS et Linux. La page produit, en revanche, indique seulement « Disponible pour MacOS et Windows ». Les deux affirmations proviennent du site de Meta lui-même aujourd'hui ; lues ensemble, elles signifient que Windows est pris en charge avec des lacunes documentées, et que Linux est pris en charge même si la page marketing ne le mentionne pas.

Une autre nuance de disponibilité provient de la documentation plutôt que des textes marketing : les Workflows — l'orchestration parallèle et par étapes des agents — ne coordonnent le travail que lorsque la version installée inclut le moteur de workflow et que le déploiement progressif est activé, et Meta indique clairement qu'ils « ne sont pas disponibles sur toutes les versions ni sur toutes les plateformes ». Si une fonctionnalité de workflow est la raison pour laquelle vous installez le logiciel, vérifiez que votre version en dispose plutôt que de le supposer.

Ce que Meta prétend, en nommant le harnais et l'effort

Meta publie des benchmarks, donc la formulation honnête ici n'est pas « pas de benchmarks de fournisseurs » — c'est « ce sont des benchmarks de fournisseurs, avec les conditions de comparaison énoncées là où Meta les énonce. »

La seule affirmation quantitative que Meta formule en prose se trouve dans l’annonce de Muse Spark 1.3, et elle est attribuée à une comparaison interne plutôt qu’à une évaluation par un tiers : « Dans les comparaisons effectuées par des ingénieurs de Meta, il s’est révélé nettement plus rapide et plus efficace, avec environ 20 % d’appels d’outils en moins et environ 25 % de tokens en moins. » La référence est indiquée — par rapport à Muse Spark 1.2 — et le niveau d’effort relève du cadrage de l’annonce elle-même, puisque la version est intitulée autour de Muse Spark 1.3 avec raisonnement maximal. Ce qui n’est pas précisé, c’est l’ensemble de tâches, le nombre d’exécutions ou la configuration du harnais au-delà du fait qu’il s’agit de Muse Code. Considérez les deux pourcentages comme une orientation rapportée par le fournisseur, et non comme un résultat de benchmark mesuré.

L'autre résultat publié est une étude de cas plutôt qu'un score, et c'est le plus intéressant des deux. Meta rapporte avoir testé la capacité de Muse Spark 1.2 à optimiser itérativement des kernels GPU sur plus de 1 000 appels d'outils et jusqu'à 24 heures, en utilisant l'environnement de codage agentique de Muse Code pour écrire, compiler, profiler et améliorer progressivement les performances des kernels par rapport à une base de référence fournie. La charge de travail est nommée — kernels KDA et MLA sur GPU NVIDIA Hopper — et la contrainte l'est aussi : les bibliothèques de kernels tierces telles que FLA étaient interdites, et la base de référence était une implémentation Triton de FLA KDA. Une exécution de 24 heures et de mille appels d'outils constitue un type de preuve différent d'un pourcentage de benchmark. Elle dit quelque chose sur l'endurance face à un objectif à long horizon et très peu sur la qualité comparative.

Les graphiques de lancement de Muse Spark 1.2 et de Muse Spark 1.3 positionnent ces modèles face à un petit ensemble de concurrents nommés sur des évaluations d’agents, de codage, de suivi d’instructions et de contexte long — DeepSWE v1.1, SWE-Atlas-QnA, Terminal-Bench 2.1 et 4.0, tau2-bench, GDPval, SciCode, IFBench, MultiChallenge et AA-LCR v1.1 figurent parmi les axes. Ces graphiques sont produits et tracés par le fournisseur, et les configurations des concurrents qui y figurent relèvent du choix de Meta, et non d’un panel neutre. Nous ne reproduisons pas ici les valeurs des barres pour cette raison : lire un graphique de fournisseur comme un classement est exactement le mode de défaillance que cette page est censée éviter.

Deux lacunes honnêtes méritent d'être énoncées plutôt que passées sous silence :

• Meta ne publie pas de comparatif direct de Muse Code face à Muse Spark 1.2 à effort égal sur un ensemble de tâches nommé ; le chiffre d'environ 20 %/~25 % est ce qui s'en rapproche le plus, et il s'agit d'une comparaison interne avec des écarts d'efficacité déclarés plutôt que des scores

• Meta ne publie pas d’évaluation de la latence en direct de la CLI, et aucun des chiffres publiés ne décrit ce que l’on ressent en session sous une charge d’édition réelle

Ce qu'Artificial Analysis mesure de manière indépendante

Artificial Analysis est l'évaluateur indépendant qui publie actuellement une mesure d'agents de codage couvrant Muse Code, et il s'agit d'un type de chiffre différent de tout ce qui précède : les lignes sont des paires harnais-modèle, évaluées par AA plutôt que par le fournisseur.

Sur l'Artificial Analysis Coding Agent Index — la page s'identifie dans ses propres données structurées comme étant la v1.5 — les lignes de Muse Code indiquent :

• Muse Code exécutant Muse Spark 1.3 en raisonnement maximal — 54.3

• Muse Code exécutant Muse Spark 1.3 en raisonnement xhigh — 48.3

• Le sommet du même classement — Claude Code exécutant Claude Opus 5.5 en raisonnement maximal, à 66,0

Deux choses, à propos de ces chiffres, comptent plus que les chiffres eux-mêmes. Premièrement, l'écart de 5,0 points entre les lignes max et xhigh correspond au même modèle dans le même harnais avec un seul réglage modifié, ce qui rappelle utilement qu'un « score Muse Code » est sous-spécifié tant que le niveau d'effort n'est pas nommé. Deuxièmement, ce classement repose sur une mesure différente de celle citée dans notre propre article de septembre sur Muse Spark 1.3 : l'article précédent citait 68 pour Muse Spark 1.3 en max, 64 en xhigh, et 68 pour Claude Opus 5 en xhigh. Ces chiffres n'apparaissent plus sur le classement en ligne — la ligne du haut actuelle est Claude Opus 5.5 en max avec 66,0, et les lignes Muse Code affichent 54,3 et 48,3. L'indice a été révisé et la composition du panel a changé. Si vous gardez les anciens chiffres en tête, ils sont dépassés, et les deux séries ne devraient jamais être citées côte à côte comme s'il s'agissait de la même mesure effectuée deux fois.

La page du modèle AA pour Muse Spark 1.3 est à nouveau une surface distincte, et ses propres chiffres sont mesurés par AA plutôt que déclarés par le fournisseur : un indice d’intelligence de 48,09, Terminal-Bench 2.1 à 84,3 %, GPQA Diamond à 93,5 %, HLE à 48,7 %, SciCode à 58,8 % et le rappel en contexte long à 83 %, avec une date de sortie au 2026-09-02, une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens et une classification comme propriétaire, à poids fermés. Notez qu’il s’agit d’une révision d’indice sur une page de modèle — AA publie des indices par modèle qui sont révisés selon leur propre calendrier, donc mélanger un chiffre de cette page avec un chiffre de la page d’un autre modèle ne donne pas une comparaison sur un même instantané.

Ce que rien de tout cela ne vous donne, c’est une comparaison appariée. Les lignes de codage d’AA croisent les harnais par construction — Muse Code face à Codex, face à Claude Code, face à Grok Build, face à Kimi Code CLI — de sorte qu’une lecture ligne contre ligne compare une paire harnais-modèle à une autre paire harnais-modèle, et non deux modèles au sein d’un même harnais. Là où Meta n’a pas mené la comparaison appariée et où le classement d’AA n’est pas conçu pour y répondre, la position honnête est que la confrontation directe n’existe pas à effort et harnais égaux, plutôt que d’en construire une à partir de chiffres voisins.

Ce qu'OrcaRouter route, et ce qu'il ne route pas

OrcaRouter est un point de terminaison unique couvrant plus de 200 modèles au tarif catalogue de chaque fournisseur, sans marge, ce qui signifie que la réponse concernant la disponibilité pour cette famille est vérifiable plutôt qu'une question de politique. Vérifié par rapport à notre liste publique de modèles en direct aujourd'hui :

• meta/muse-code — absent du catalogue. Muse Code est un harness, pas un modèle routable, et nous ne le servons pas

• meta/muse-spark-1.3 — absent du catalogue

• meta/muse-spark-1.2 — routable, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens et une tarification de 1,25 $ par million de tokens d'entrée, 4,25 $ par million de tokens de sortie et 0,15 $ par million de lecture en cache, les mêmes tarifs que ceux publiés par Meta

• meta/muse-spark-1.1 — également routable, aux mêmes trois tarifs

Donc, concrètement, sur OrcaRouter, cela signifie que vous pouvez accéder aux générations Muse Spark publiées via le même point de terminaison que vous utilisez pour tout le reste, et que vous ne pouvez pas accéder à Muse Code ni à la génération 1.3 actuelle via celui-ci. Considérez cela comme une description du catalogue actuel, rien de plus ; la disponibilité évolue et la liste des modèles est l’endroit où la vérifier.

Là où un routeur gagne sa raison d'être pour une charge de travail comme celle-ci, c'est sur les deux points qu'un abonnement ne peut pas vous offrir. Le premier, c'est qu'une seule clé API constitue une couche de routage qui bascule automatiquement une requête ailleurs lorsqu'un fournisseur se dégrade, ce qui compte quand une exécution d'agent s'étend sur des milliers d'appels d'outils et que vous préférez ne pas la perdre parce qu'un amont passe une mauvaise après-midi. Le second, c'est que la requête est décrite plutôt que codée en dur — vous pouvez placer Muse Spark 1.2 derrière le même DSL de routage que n'importe quel autre modèle et changer ce qui la sert sans changer votre client.

Fréquemment demandé

Le modèle par défaut de la CLI est-il le modèle actuel ? Non. Le modèle par défaut de Muse Code est muse-spark-1.2 ; la génération actuelle est Muse Spark 1.3, annoncée le 2 septembre 2026, et vous y accédez avec --model muse-spark-1.3 ou la commande /models.

Quelle formulation est correcte — « Muse Code 1.3 » ou « Muse Spark 1.3 » ? Muse Spark 1.3. Les versions de Muse Code sont des versions du harnais, et la version actuelle est la 1.2.1 ; les deux séries de numérotation n'ont aucun rapport, ce qui est précisément la raison pour laquelle la requête « muse code 1.3 » renvoie des résultats confus.

Si je n'ai besoin que d'une entrée audio, quel modèle dois-je configurer ? Muse Spark 1.2. La note de bas de page de Meta indique elle-même que la compréhension audio en 1.3 n'est pas entièrement prise en charge et peut dégrader la qualité des réponses, et oriente les travaux audio vers 1.2 ou vers Muse Voice Transcribe.

Le niveau Contributor est-il un niveau gratuit ou d'essai ? Non, et il ne s'agit pas d'une réduction que vous obtenez automatiquement. Il s'agit d'une variante à prix réduit pour toutes les versions de Muse Spark à partir de la 1.2, en échange de l'autorisation d'entraîner le modèle sur vos prompts et vos complétions ; la génération 1.1 n'a pas de variante Contributor.

En résumé

Muse Code est l'agent de codage en terminal et CI de Meta, conçu par Meta pour ses modèles Muse Spark, vendu en trois forfaits mensuels à 5,00 $, 15,00 $ et 50,00 $, sans offre gratuite, adossé à des tarifs Standard à l'usage de 1,25 $ en entrée et 4,25 $ en sortie par million de tokens, et à des tarifs Contributor de 0,10 $ et 0,20 $ pour les mêmes tokens si vous acceptez que Meta s'entraîne dessus. La version actuelle du CLI est la 1.2.1, la génération de modèles actuelle est Muse Spark 1.3, et le CLI utilise encore Muse Spark 1.2 par défaut — précisez la version et l'effort de raisonnement chaque fois que vous citez un score, car Muse Code exécutant Muse Spark 1.3 en max et en xhigh ne constituent pas la même mesure, et la principale affirmation d'efficacité du fournisseur est une comparaison interne plutôt qu'un résultat indépendant.

Pour un aperçu concret du harnais lui-même, consultez notre visite guidée de l'agent de codage en terminal Muse Code.