Flint v1.0 vs Muse Code: Een gewichtsbestand en een terminalagent hebben een ander kostenplaatje

Dit is het getal dat deze vergelijking eerlijk maakt voordat ze begint. Recursive Flint v1.0 kost niets per token en ongeveer 24 GB geheugen. Muse Code kost tussen $5 en $200 per maand voordat je ook maar één verzoek verstuurt, en daarna $4,25 per miljoen outputtokens op Meta's Standard-tier. Een van deze is een bestand dat je bezit. De andere is een abonnement op de loop van iemand anders. Ze met elkaar vergelijken alsof het alternatieven zijn, is de fout die de meeste berichtgeving maakt, en het is een fout die je beter bewust dan per ongeluk maakt — want zodra je de rekening ziet, is de echte beslissing niet welke beter is. Het is welke vorm je werk nodig heeft.

Flint verscheen op 21 oktober 2026 als het eerste model van Recursive: een mixture-of-experts-coder met in totaal 39,8 miljard parameters, waarvan ongeveer 2,5 miljard actief per token, Apache 2.0, ontworpen om op een laptop te draaien. Muse Code verscheen eerder — Meta bracht het op 5 augustus 2026 uit als bèta en heeft het sindsdien uit bèta gehaald — en het is geen model. Het is een native terminal-binary die de Muse Spark-modellen van Meta aanstuurt, momenteel Muse Spark 1.3, waarbij Muse Spark 1.2 nog steeds de versie is die de CLI selecteert, tenzij je anders aangeeft.

Wat elk ervan eigenlijk is

Een model en een agent zijn verschillende producten, en het verschil zit in waar het werk ligt.

Flint is gewichten. Het neemt tekst en tool calls in en geeft tekst en tool calls uit, en alles daaromheen — de loop, het bewerken van bestanden, het draaien van tests, de retry-logica — wordt geleverd door de harness die je erop richt. De eigen servingkit van Recursive gebruikt SGLang; het ecosysteem routeert het via llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM en de eigen engine van Recursive. Je krijgt een snelle tokengenerator en een blanco pagina.

Muse Code is de pagina die is ingevuld. Het bevat een hoofdagentlus, asynchrone achtergrondagenten die gedurende een sessie context blijven verzamelen, geïsoleerde Git-worktrees zodat parallelle subagenten elkaar niet in de weg zitten, en een lokaal gebeurtenissenlogboek waarmee een gecrashte sessie opnieuw kan worden afgespeeld of hervat. Het heeft slash-commando's voor planning en review, een agent-clientprotocol waarmee andere tools het kunnen aansturen, sandboxed shelluitvoering met configureerbare goedkeuringsmodi, en het werkt interactief of headless. Installatie is een script van één regel op macOS of Linux, met een PowerShell-pad op Windows. Je koopt de lus, en het model daarin is niet iets wat je zelf kiest.

De kostenstructuur, uitgewerkt

In plaats van lijstprijzen in het abstracte te vergelijken, nemen we een workload. Stel dat de agent van een ontwikkelaar in een maand 50 miljoen outputtokens schrijft — geen extreem cijfer voor een zware agentische workflow, en laag genoeg om plausibel te zijn voor een klein team.

• Flint — licentiekosten $0. Uitvoertokens onbeperkt. De vaste kosten zijn hardware die je ofwel hebt ofwel niet: 22,86 GB voor de NVFP4-build op schijf, ongeveer 24 GB geheugen om het te draaien, en een machine die snel genoeg is om lokale inferentie draaglijk te maken. Recursive claimt 125-plus tokens per seconde op een M4 Pro MacBook Pro bij korte context. Als je die laptop al bezit, zijn de marginale kosten van het 50 miljoenste token elektriciteit.

• Muse Code — het maandplan is een ondergrens, geen bovengrens, want de tokenfacturering komt daar nog bovenop. Bij $4,25 per miljoen outputtokens kost 50 miljoen outputtokens alleen al $212,50 aan output, nog voordat input wordt meegeteld — afgezet tegen welk abonnementsniveau je ook nodig had om toegang te krijgen. De vier plannen — $5, $15, $50 en $200 per maand — kopen verschillende niveaus van toegang, geen onbeperkt gebruik.

• Muse Code, goedkopere tier — de Contributor-tier kost $0,10 per miljoen invoertokens en $0,20 per miljoen uitvoertokens, tegenover $1,25 en $4,25 op de Standard-tier. Dat is op uitvoer ongeveer een twintigvoudig verschil, en de reden dat het goedkoper is, is dat Meta mogelijk traint op je prompts en completions. Dat is een echte afweging en een legitieme voor open-sourcewerk. Voor een propriëtaire codebase is het een beleidsbeslissing, geen korting, en het loont de huidige voorwaarden te lezen in plaats van een samenvatting te vertrouwen — inclusief deze.

• Flint, verborgen kosten — de machine. Een werkset van 24 GB op een laptop is prima; op een desktop met een 24 GB-kaart is het krap zodra je rekening houdt met de rest van het systeem. En de lokale doorvoer bij een lange context is niet wat het kopcijfer suggereert: onafhankelijke tests meldden ongeveer 110 tokens per seconde bij korte prompts, dalend naar ongeveer 9 tokens per seconde rond 115.000 tokens context. Een agent die een grote repository leest voordat hij iets schrijft, brengt het grootste deel van zijn tijd door in het langzame regime.

Zet die naast elkaar en de kostenvergelijking komt op per-tokenbasis niet in de buurt, en in de andere richting op basis van totale capaciteit ook niet. Dat is precies het punt.

Privacy is waar de kloof het grootst is

Flint draait offline. Niet offline in de zin van "we loggen je prompts niet" — echt losgekoppeld, op jouw hardware, met de gewichten op je schijf. Voor een codebase die een netwerk niet kan verlaten, is dat geen functie tussen de functies; het is de reden waarom het model in deze vergelijking bestaat.

Muse Code is een cloudagent. Het voert opdrachten uit op een repository, en dat betekent dat de dingen die het leest, meereizen. De bijdragende prijstier maakt de gegevensrelatie expliciet in plaats van impliciet, wat wellicht eerlijker is dan een beleid dat niemand leest, maar het verandert niets aan de richting van de beweging. Als uw beperking is ‘broncode verlaat nooit het gebouw’, dan is de beslissing al genomen en is de benchmarktabel irrelevant.

Wie runt de loop, en waarom dat meer bepaalt dan het model

Het meest onderschatte verschil is dat je bij Flint verantwoordelijk bent voor de agent. Een 39,8B-model dat per token 2,5B parameters activeert, is een capabele tokengenerator, maar Recursive zegt ronduit dat het meer begeleiding nodig heeft dan de grote betaalde programmeerassistenten en raadt aan complexe taken in kleinere stappen op te splitsen. Die begeleiding moet ergens vandaan komen — een harness, een promptsjabloon, je eigen glue-code. Als je dat niet hebt, heb je geen agent.

Muse Code heeft die beslissingen al voor je genomen, en dat is wat het abonnement oplevert. De keerzijde is dat je de opvattingen van Meta erft over hoe een programmeersessie zou moeten verlopen, en dat je het onderliggende model niet kunt vervangen.

Er is een middenweg die geen enkele leverancier aanprijst, en het is de weg waarop de meeste teams uitkomen: houd het lokale model voor werk dat de machine niet mag verlaten, en houd een gehost endpoint voor werk dat meer capaciteit nodig heeft dan een 2.5B-actief model kan leveren. Dat is het geval waarin routing ophoudt infrastructuurtrivia te zijn en de architectuur wordt. Als het escalatiepad één OpenAI-compatibel endpoint is vóór meer dan 200 gehoste modellen tegen de lijstprijs van de providerzonder toeslag, dan betekent het later toevoegen van capaciteit niet het toevoegen van een tweede contract en een tweede SDK — en een failover-keten betekent dat een verzoek dat bij de ene provider een time-out krijgt, bij een andere kan worden afgerond zonder dat je agent het merkt.

Welke moet je kiezen?

Eén getal verdient een plek tussen het kostenargument en de beslissing, met een duidelijk label erbij. Meta's eigen lanceergrafiek plaatst Muse Spark 1.2 op 82,9% op Terminal-Bench 2.1, tweede op zijn eigen paneel. Flint's door de leverancier gerapporteerde Terminal-Bench 2.1-score is 54,9%. Die twee cijfers zijn geproduceerd door verschillende labs, op verschillende testopstellingen, met verschillende regels over of een agent het web mag doorzoeken — dus het gat van 28 punten is geen meting van iets dat je in je hand kunt houden. Het is echter een sterke aanwijzing dat het capaciteitsplafond van een lokaal model met 2,5B actieve parameters en dat van een gehost model dat dicht bij de frontier ligt, niet op dezelfde plek liggen. Als je werk regelmatig het zwaardere segment van agentisch programmeren vereist, is de lokale optie geen vervanging, hoe goed de prijs er ook uitziet.

• Kies Flint als de code je machine niet mag verlaten, als je agenttaken kort en goed afgebakend zijn, als je al een harness hebt die je bevalt, of als je wilt stoppen met per token te betalen voor een workload die alleen maar zal blijven groeien. Reken op de doorvoer voor lange contexten en plan je agent daaromheen.

• Kies Muse Code als je vanaf dag één een werkende terminalagent wilt, als je taken uren duren en baat hebt bij achtergrondagenten en hervatbare sessies, als je werk open genoeg is dat het contributor-niveau acceptabel is, en als een maandelijkse rekening die meeschaalt met je gebruik makkelijker te rechtvaardigen is dan hardware.

• Kies beide als je een team bent met een gemengde codebase. De splitsing is meestal vanzelfsprekend zodra je vraagt welke repositories mogen vertrekken.

Wat je niet moet doen, is dit als een benchmarkvraag behandelen. De gepubliceerde scores van Flint — 74,2 op SWE-bench Verified, 89,7 op SWE-bench Pro v2, 54,9 op Terminal-Bench 2.1 — zijn door de leverancier gerapporteerd en niet onafhankelijk gereproduceerd. De modelfamilie van Muse Code heeft zijn eigen door de leverancier geproduceerde grafieken. Geen van beide sets cijfers vertelt je wat er gebeurt wanneer je agent je monorepo op een dinsdag tegenkomt. De kostenstructuur en het datapad wel, en die kun je kennen voordat je iets uitgeeft.