Flint v1.0 против Muse Code: у файла весов и терминального агента разные счета

Вот число, которое делает это сравнение честным ещё до его начала. Recursive Flint v1.0не стоит ничего за токен и требует примерно 24 ГБ памяти. Muse Codeстоит от $5 до $200 в месяц ещё до того, как вы отправите хотя бы один запрос, а затем $4,25 за миллион выходных токенов на стандартном тарифе Meta. Одно из них — файл, которым вы владеете. Другое — подписка на чужой цикл. Сравнивать их так, будто это альтернативы, — ошибка, которую допускает большинство обзоров, и эту ошибку стоит совершать намеренно, а не случайно, — потому что, как только вы увидите счёт, настоящее решение будет не о том, какой из них лучше. А о том, какая форма нужна вашей работе.

Flint появился 21 октября 2026 года как первая модель Recursive: кодер на основе смеси экспертов с 39,8 млрд параметров в общей сложности, около 2,5 млрд активных на токен, под лицензией Apache 2.0, рассчитанный на запуск на ноутбуке. Muse Code появился раньше — Meta выпустила его как бета-версию 5 августа 2026 года и с тех пор вывела из беты — и это не модель. Это нативный терминальный бинарник, который управляет моделями Muse Spark от Meta, сейчас Muse Spark 1.3, при этом Muse Spark 1.2 всё ещё остаётся версией, которую выбирает CLI, если не указать иное.

Что каждый из них на самом деле из себя представляет

Модель и агент — это разные продукты, и разница заключается в том, где сосредоточена работа.

Flint — это веса. Он принимает текст и вызовы инструментов на вход и выдаёт текст и вызовы инструментов на выход, а всё вокруг этого — цикл, редактирование файлов, запуск тестов, логику повторных попыток — обеспечивает та обвязка, на которую вы его нацелите. Собственный серверный комплект Recursive использует SGLang; экосистема маршрутизирует его через llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM и собственный движок Recursive. Вы получаете быстрый генератор токенов и чистую страницу.

Muse Code — это готовое решение. Оно включает основной цикл агента, асинхронных фоновых агентов, которые продолжают собирать контекст на протяжении сессии, изолированные рабочие деревья Git, чтобы параллельные суб-агенты не конфликтовали, и локальный журнал событий, позволяющий воспроизвести или возобновить упавшую сессию. Есть слэш-команды для планирования и ревью, протокол agent-client, через который им могут управлять другие инструменты, выполнение команд оболочки в песочнице с настраиваемыми режимами подтверждения, а также работа в интерактивном или headless-режиме. Установка — однострочный скрипт для macOS или Linux, а для Windows есть вариант через PowerShell. Вы покупаете цикл, а модель внутри него выбираете не вы.

Костяк затрат: расчёт

Вместо того чтобы сравнивать списочные цены в отрыве от практики, возьмём рабочую нагрузку. Предположим, агент разработчика пишет 50 миллионов выходных токенов в месяц — не экстремальная цифра для интенсивного агентного рабочего процесса, и достаточно низкая, чтобы быть правдоподобной для небольшой команды.

• {{1}}Flint{{/1}} — стоимость лицензии {{2}}$0{{/2}}. Количество выходных токенов не ограничено. Фиксированная стоимость — это оборудование, которое у вас либо есть, либо нет: {{3}}22,86 ГБ{{/3}} для сборки {{4}}NVFP4{{/4}} на диске, примерно {{5}}24 ГБ{{/5}} памяти для её запуска и достаточно быстрая машина, чтобы локальный инференс был приемлемым. {{6}}Recursive{{/6}} заявляет {{7}}более 125 токенов в секунду{{/7}} на {{8}}M4 Pro MacBook Pro{{/8}} при коротком контексте. Если этот ноутбук у вас уже есть, предельная стоимость {{9}}50-миллионного токена{{/9}} — это электроэнергия.

• Muse Code — месячный план — это нижняя граница, а не потолок, потому что оплата токенов идет сверх него. При $4.25 за миллион выходных токенов 50 миллионов выходных токенов — это $212.50 только за выходные токены, еще до учета входных, плюс стоимость того уровня подписки, который вам понадобился для доступа. Четыре плана — $5, $15, $50 и $200 в месяц — дают разные уровни доступа, а не безлимитное использование.

• Muse Code, более дешёвый тариф — Contributor tier стоит $0.10 за миллион входных токенов и $0.20 за миллион выходных токенов против $1.25 и $4.25 на Standard tier. По выходным токенам это примерно двадцатикратная разница, и причина дешевизны в том, что Meta может обучаться на ваших промптах и ответах. Это реальный компромисс, и для работы с открытым исходным кодом он вполне оправдан. Для проприетарной кодовой базы это решение на уровне политики, а не скидка, и стоит прочитать актуальные условия, а не доверять краткому изложению — включая это.

• Flint, скрытая стоимость — сама машина. Рабочий набор объёмом 24 ГБ на ноутбуке — это нормально; на настольном компьютере с 24-ГБ видеокартой это уже впритык, если учесть остальную систему. А локальная пропускная способность при длинном контексте не соответствует тому, на что намекает заявленная цифра: независимое тестирование показало примерно 110 токенов в секунду при коротких промптах, падающих до примерно 9 токенов в секунду при контексте около 115 000 токенов. Агент, который читает большой репозиторий перед тем, как что-либо написать, будет проводить большую часть времени в медленном режиме.

Сравните их напрямую — и по стоимости в расчёте на один токен разрыв огромен, и столь же огромен разрыв в обратную сторону, если оценивать по совокупным возможностям. В этом и вся суть.

Именно в вопросах конфиденциальности разрыв наиболее велик

Flint работает офлайн. Не в том смысле «мы не логируем ваши запросы», а по-настоящему отключён от сети — на вашем оборудовании, с весами на вашем диске. Для кодовой базы, которая не может выходить за пределы сети, это не одна из функций; это причина, по которой эта модель вообще присутствует в данном сравнении.

Muse Code — это облачный агент. Он выполняет команды в репозитории, а значит, то, что он читает, передаётся вовне. Тариф с contributory pricing делает отношения по данным явными, а не подразумеваемыми, что, возможно, честнее, чем политика, которую никто не читает, но это не меняет направление движения. Если ваше ограничение — «исходный код никогда не покидает здание», решение уже принято, и таблица бенчмарков не имеет значения.

Кто управляет циклом — и почему это решает больше, чем модель

Самое недооценённое отличие в том, что при использовании Flint вы отвечаете за агента. Модель на 39,8 млрд параметров, которая активирует 2,5 млрд параметров на токен, способна генерировать токены, но Recursive прямо говорит, что ей требуется больше руководства, чем крупным платным ассистентам для программирования, и рекомендует разбивать сложные задачи на более мелкие шаги. Эти указания должны откуда-то поступать — обвязка, шаблон промпта, ваш собственный связующий код. Если у вас этого нет, то и агента у вас нет.

Muse Code уже принял эти решения за вас, и именно это вы получаете по подписке. Обратная сторона в том, что вы наследуете представления Meta о том, как должна проходить сессия программирования, и не можете заменить модель под капотом.

Есть промежуточный путь, который не рекламирует ни один из поставщиков, и именно к нему приходит большинство команд: оставить локальную модель для задач, которые не должны покидать машину, и сохранить облачный эндпоинт для задач, которым нужно больше возможностей, чем может обеспечить модель с 2,5 млрд активных параметров. Именно в этом случае маршрутизация перестаёт быть инфраструктурной мелочью и становится архитектурой. Если путь эскалации — это один OpenAI-совместимый эндпоинт перед более чем 200 облачными моделями по каталожной цене провайдера без наценки, то добавление возможностей позже не означает добавления второго контракта и второго SDK — а цепочка переключения при сбоях означает, что запрос, завершившийся тайм-аутом у одного провайдера, может быть выполнен у другого, и ваш агент этого не заметит.

Какой выбрать?

Одна цифра заслуживает того, чтобы оказаться между аргументом о стоимости и решением — с чёткой подписью. Собственная диаграмма Meta из анонса ставит Muse Spark 1.2 на 82,9% в Terminal-Bench 2.1, на второе место в её собственной панели. Заявленный поставщиком результат Flint в Terminal-Bench 2.1 составляет 54,9%. Эти две цифры получены разными лабораториями, на разных стендах и с разными правилами насчёт того, может ли агент искать в интернете, — поэтому разрыв в 28 процентных пунктов не измеряет ничего такого, что можно подержать в руке. Но это сильный намёк на то, что потолок возможностей локальной модели с 2,5 млрд активных параметров и размещённой модели, близкой к фронтиру, находятся не на одном уровне. Если ваша работа регулярно требует более сложного конца агентного программирования, локальный вариант не заменит его, как бы привлекательно ни выглядела цена.

• Выберите Flint, если код не может покидать вашу машину, если задачи агента короткие и чётко очерчены, если у вас уже есть подходящая обвязка или если вы хотите перестать платить за каждый токен для нагрузки, которая будет только расти. Заложите в бюджет пропускную способность для длинного контекста и планируйте агента с учётом этого.

• Выберите Muse Code, если вам нужен работающий терминальный агент с первого дня, если ваши задачи выполняются часами и выигрывают от фоновых агентов и возобновляемых сессий, если ваша работа достаточно открыта, чтобы уровень контрибьютора был приемлем, и если ежемесячный счёт, растущий с объёмом использования, легче оправдать, чем аппаратное обеспечение.

• Выберите оба варианта, если ваша команда работает со смешанной кодовой базой. Разделение обычно становится очевидным, как только вы спросите, каким репозиториям разрешено покидать периметр.

Не стоит воспринимать это как вопрос из бенчмарка. Опубликованные баллы Flint — 74,2 в SWE-bench Verified, 89,7 в SWE-bench Pro v2, 54,9 в Terminal-Bench 2.1 — заявлены производителем и не были независимо воспроизведены. Семейство моделей Muse Code имеет собственные графики, подготовленные производителем. Ни один из этих наборов чисел не расскажет, что произойдёт, когда ваш агент во вторник столкнётся с вашим монорепозиторием. А структура затрат и путь данных — расскажут, и их можно узнать ещё до того, как вы что-либо потратите.