Muse Code: кто его создаёт, сколько это стоит и какая версия актуальна

Muse Code — это агент Meta для программирования в терминале и CI, созданный для семейства моделей Muse Spark, и две версии, которые важны для всех, кто сюда попадает, — это Muse Spark 1.3 — текущее поколение, датированное 2 сентября 2026 г., — и Muse Spark 1.2, которую CLI всё ещё выбирает, если не указать иное. Muse Code устанавливается как нативный muse-бинарник, работает в интерактивном или headless-режиме и продаётся тремя способами: три месячных плана за $5.00, $15.00 и $50.00, а также оплата токенов по мере использования в Meta Model API — $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных токенов на уровне Standard. Ещё на поколение раньше, Muse Spark 1.1, всё ещё предоставляется на том же уровне по тем же тарифам.

Читайте это как справочную страницу, а не как новость. Сам Muse Code — не новость, о которой нужно сообщать: Meta выпустила его как бета-версию 5 августа 2026 года и вывела из беты 31 августа 2026 года, и эта страница использует эти даты, чтобы поместить модель во времени, а не чтобы объявить о ней. Основанием для этой страницы служит устойчивый поисковый спрос, который мы измерили сами 28 сентября 2026 года: голый запрос «muse code» набрал 4 547 показов за последние 28 дней при нуле кликов, а коммерческое написание того же намерения — «muse code free», «muse code plan», «muse code plans», «muse code free tier», «muse code 1.3» — набрало ещё 124 показа, тоже при нуле кликов. Читатели задают четыре конкретных вопроса. Эта страница отвечает на них по порядку, опираясь на собственную документацию Meta, и прямо указывает, когда цифра взята из Meta, а не у независимого оценщика.

Если вам на самом деле нужен обзор поведения агента или прямое сравнение с другим coding harness, это не та страница. Они уже есть в этом блоге, а те, что действительно стоят вашего времени, указаны в конце.

Что такое Muse Code и кто его создаёт

Определение вендора состоит из одного предложения: «Muse Code — это агент Meta для программирования в терминале и CI, созданный для Muse Spark». Это не библиотека, не чат-интерфейс и не модель — это обвязка. Вы запускаете его внутри каталога проекта; он планирует, редактирует файлы и выполняет команды для решения задачи, при этом подтверждения и песочница ОС активны с первого запуска.

Meta представляет Muse Code и Meta Model API как два маршрута к одной и той же базовой модели: вызывайте API напрямую, когда создаёте собственного агента или приложение, запускайте Muse Code, когда вам нужен готовый агент для программирования в командной строке или внутри конвейера. Это различие важно для ценообразования, поскольку подписка покрывает обвязку, а ключ API тарифицируется отдельно за токен.

Установка — это однострочный установщик, а два интерфейса от поставщиков не совсем совпадают по строке:

macOS и Linux — https://www.meta.ai/install.sh на странице документации, и та же команда, заканчивающаяся | bash, на маркетинговой странице и в обоих постах исследовательского блога

• Windows — irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex, опубликовано только на странице документации

• Проверка — muse --version, затем muse в каталоге проекта, чтобы запустить интерактивную сессию

• Первый запуск — вас просят доверять рабочей области (именно она загружает свои навыки, правила и хуки) и аутентифицироваться либо через вход в браузере, либо с помощью API-ключа; в CI вы задаёте META_API_KEY вместо этого

• Два интерфейса — muse для интерактивного терминального интерфейса, muse exec "<prompt>" для однократного неинтерактивного запуска до завершения

• Управляйте им из собственной программы — muse serve запускает версионированный протокол сессии, muse schema выводит свою JSON-схему, а npm install @muse-code/sdk устанавливает обёртку TypeScript

Последний пункт — это то, что упускает большинство обзоров. Muse Code — не только CLI: протокол сессий — это документированный интерфейс с версионированием, и из changelog видно, что его намеренно расширяют — сессии можно переименовывать по протоколу, клиенты могут читать структурированную сводку diff для каждого изменения, а управляющая программа может задать общий для всей сессии уровень reasoning-effort по умолчанию.

Сколько стоит Muse Code и ответ на вопрос о бесплатном тарифе

Бесплатного тарифа нет. Это стоит сказать прямо, потому что это самый часто задаваемый коммерческий вопрос в данных о спросе, и ответ однозначен: страница продукта Muse Code, страница подписок и список изменений в совокупности не содержат ни бесплатного плана, ни пробного периода, ни выделения бесплатных кредитов, ни бесплатного доступа с ограничением по частоте запросов.

Одно предостережение насчёт той проверки. В документации Meta по ценообразованию действительно один раз встречаются слова «platform free-tier credits» — в примечании к Muse Voice Transcribe, где сказано, что транскрипция с нулевым хранением данных стоит столько же, сколько уровень Standard, и что к ней применяются бесплатные кредиты платформы для базового уровня. Muse Voice Transcribe — отдельный продукт в Meta Model API с собственной почасовой оплатой; в этом предложении ничего не говорится о Muse Code. Если вы найдёте эту строку процитированной как доказательство наличия бесплатного уровня у Muse Code, её читают вне контекста.

Что Meta действительно публикует, так это три уровня подписки, все с ежемесячной оплатой, плюс оплату токенов по мере использования для всего, что превышает лимит запросов, включённый в план:

• Повседневное использование — $5.00/месяц; доступ к новейшим моделям Muse; 10–50 промптов каждые 5 часов, включая загрузку изображений и видео; голосовой режим; веб-поиск

• High Usage — $15.00/месяц; всё, что есть в тарифе Everyday; в 5 раз больше использования, чем в Everyday; больше промптов; больше мультимодальных входных данных

• Power Usage — 50,00 $/месяц; всё, что входит в план High Usage; в 20 раз больше лимита Everyday; расширенные промпты; ранний доступ к новым функциям; увеличенный размер загружаемых файлов

• Стандартные тарифы на токены — $1,25 за миллион входных токенов, $4,25 за миллион выходных токенов, $0,15 за миллион кэшированных входных токенов, для muse-spark-1.3, muse-spark-1.2 и muse-spark-1.1 одинаковы

• Тарифы на токены для контрибьюторов — $0.10 / $0.20 / $0.002 за миллион входных, выходных и кэшированных входных токенов, для muse-spark-1.3-contributor и muse-spark-1.2-contributor

Уровни Standard и Contributor различаются ровно в одном существенном отношении, и Meta указывает это как на странице моделей, так и в тарифной карте: на уровне Standard ваши промпты и ответы не используются для обучения моделей Meta; на уровне Contributor — используются. На странице продукта строки Contributor помечены как «Используются для улучшения наших продуктов», а строки Standard — как «Не используются для улучшения наших продуктов». Contributor примерно в двенадцать раз дешевле по входу и примерно в двадцать один раз дешевле по выходу, и этот разрыв настолько велик, что это в первую очередь решение об управлении данными, а уже затем о бюджете.

Три детали ценообразования легко упустить, и все они заслуживают внимания, прежде чем выбирать размер рабочей нагрузки:

• Никакой надбавки за длинный контекст — в тарифной сетке Meta это сказано прямо: вы платите по одной и той же ставке независимо от того, почти пустое окно контекста или почти заполнено, что необычно и существенно меняет экономику длительных запусков агентов

• Обоснование с помощью веб-поиска тарифицируется отдельно — 2,50 $ за 1 000 поисковых запросов сверх стоимости токенов запроса, и это распространяется на текстовые модели, такие как Muse Spark

• Ограничения частоты запросов действуют на команду, а не на ключ — 3000 запросов и 4 000 000 токенов в минуту на тарифе Standard, 100 запросов и 3 000 000 токенов в минуту на тарифе Contributor; использование нескольких ключей в одной команде не увеличивает квоту

Механика подписок описана на странице подписок Meta и является стандартной: повышение уровня тарифа рассчитывается пропорционально и вступает в силу немедленно, понижение вступает в силу со следующего расчетного цикла, для отмены требуется не менее 24 часов до даты списания, а возврат средств за отмененную подписку не предусмотрен, кроме случаев, когда это требуется по закону. Подписки покрывают именно учетные данные Muse Code CLI; дополнительные API-ключи оплачиваются по мере использования.

Какая версия является текущей: 1.2.1, Muse Spark 1.3 и версия по умолчанию, которая не является ни той, ни другой?

Именно об этом вопросе громче всего говорят данные о спросе — сам запрос «muse code 1.3» вообще существует — и это действительно сбивает с толку, потому что «версия» может означать три разные вещи, а Muse Code выпускает все три.

• Текущий релиз CLI — 1.2.1. В журнале изменений Meta его релизы перечислены как 1.2.1, 1.1.1, 0.2.1 и 0.1.0; последний из них помечен как «Launch version».

• Поколение модели — Muse Spark 1.3, анонсированное 2 сентября 2026 года и описанное на странице моделей Meta как «последняя версия … рекомендуется для новых задач»

• Модель CLI по умолчанию — muse-spark-1.2, указанная в разделе первого запуска документации и снова в разделе выбора модели на странице конфигурации

Итак, свежая установка Muse Code 1.2.1 будет запускать Muse Spark 1.2, если вы не передадите --model muse-spark-1.3 или не переключитесь в середине сеанса с помощью /models. На собственных страницах быстрого старта Meta используется muse-spark-1.3 в каждом примере API, из-за чего это расхождение легче понять неправильно, чем должно быть: примеры API и значение по умолчанию в CLI сегодня указывают на разные модели.

В списке изменений версии 1.2.1 описано, что изменилось в стенде, а не в модели, и основные пункты таковы:

• Голосовой ввод по умолчанию включён на macOS, привязан к Option+V и управляется с помощью /voice

• /rewind — команда, которая возвращает беседу к более раннему вводу и использует то же средство выбора, что и двойной Esc

• [Изображение #N] метки на вставленных и перетащенных изображениях, чтобы можно было спросить модель о конкретном изображении по номеру, при этом метки и пути к источникам сохраняются при возобновлении, перемотке и форках

• Встроенный migrate навык, который импортирует заметки памяти и определения MCP-серверов из Claude Code или Codex в Muse Code

• /mcp — актуальный список подключённых серверов MCP и их инструментов

• Новые сеансы открываются в профиле разрешений «Авто-проверка»: он предоставляет тот же доступ, что и «Спросить меня», но направляет подходящие запросы на одобрение автоматическому проверяющему, а если проверяющий недоступен, запрос направляется вам.

• Исправления безопасности, три из которых — поведенческие, а не косметические: команды, запускаемые через обёртки, такие как env и setsid, теперь проверяются как команда, которую они фактически запускают; изменение режима разрешений в середине сеанса применяется к уже запущенным инструментам при их следующем действии; и профиль разрешений Unrestricted теперь ведёт себя точно так же, как --yolo

Со стороны модели, объявление от 2 сентября прямо указывает, что Muse Spark 1.3 обучалась на разнообразном наборе харнессов, и что именно уровень рассуждений — «Muse Spark 1.3 с максимальным рассуждением теперь доступен в Muse Code и Meta Model API» — а не только базовая модель, продвигался компанией Meta. Пост о запуске Muse Spark 1.2 от 5 августа добавляет вторую половину этой истории: Muse Spark 1.2 обучалась совместно с самим Muse Code, используя траектории харнесса, отобранные методом отбраковки, а также работу над рецептами для целей, сжатия и субагентов, с интегрированным набором инструментов Muse Code для максимальной совместимости с харнессами. Модель и харнесс разрабатывались в тесной связке друг с другом.

Оболочка: контекст, модальности, платформы

Muse Spark 1.3, Muse Spark 1.2 и Muse Spark 1.1 имеют один общий набор характеристик, и Meta указывает это в одной строке таблицы: 1 048 576 токенов контекста, входные данные — текст, изображения, видео, аудио и PDF, а единственный выход — текст, на каждом уровне и в каждой версии.

Паритет модальностей сопровождается одной оговоркой, которую Meta публикует в сноске и которую стоит повторить, а не прятать: понимание аудио в Muse Spark 1.3 поддерживается не полностью, и качество ответов на запросы, включающие аудиоконтент, может быть снижено; сама Meta рекомендует использовать Muse Spark 1.2 для аудио или Muse Voice Transcribe для выделенного распознавания речи. В CLI это можно применить на практике — --model muse-spark-1.2 — документированный способ переопределения, и значение по умолчанию уже указывает туда.

Reasoning effort — это настройка уровня harness с восемью уровнями, и страница конфигурации Meta перечисляет их по порядку: none, minimal, low, medium, high (по умолчанию), xhigh, max и ultra. Три детали в этом списке имеют решающее значение:

• max — это самый глубокий уровень рассуждений, описываемый как расширенные рассуждения, выходящие за пределы xhigh, и Muse Code предлагает его как на тарифе Standard, так и на тарифе Contributor

• ultra — это клиентская настройка, а не уровень модели: она сопоставляется с наивысшим поддерживаемым уровнем рассуждений каждого провайдера и может заставлять Muse Code делегировать более агрессивно, а если провайдер её не поддерживает, запрос ultra выполняется на уровне xhigh

• Провайдер Meta не принимает none, поэтому самый низкий уровень доступен только через других провайдеров, настроенных в harness

Поддержка платформ — это то, в чём два публичных интерфейса Meta расходятся, и расхождение небольшое, но реальное. На странице документации сказано, что Muse Code работает на macOS, Linux и Windows из одной кодовой базы, и перечислены три особенности, специфичные для Windows: PowerShell заменяет Bash, поэтому команды, выполняемые агентом, используют синтаксис PowerShell и инструменты командной строки Windows; песочница может запрашивать одобрение администратора, и Windows может показать запрос контроля учётных записей пользователя (User Account Control) при первой инициализации песочницы, хотя обычное использование не требует запуска от имени администратора; и две возможности недоступны в Windows — голосовой ввод и обмен сообщениями в сессиях, — обе работают на macOS и Linux. Страница продукта, напротив, говорит только: «Доступно для MacOS и Windows». Оба утверждения сегодня взяты с собственного сайта Meta; вместе они означают, что Windows поддерживается с документированными пробелами, а Linux поддерживается, хотя на маркетинговой странице о нём не упоминается.

Ещё один нюанс доступности следует из документации, а не из рекламных материалов: Workflows — параллельная и поэтапная оркестрация агентов — координируют работу только тогда, когда установленная сборка включает движок рабочих процессов и развёртывание включено, и Meta прямо говорит, что они «доступны не в каждой сборке и не на каждой платформе». Если вы устанавливаете именно ради какой-то функции Workflows, проверьте, есть ли она в вашей сборке, вместо того чтобы предполагать, что она есть.

Что утверждает Meta, с указанием тестового стенда и уровня усилий

Meta публикует материалы с бенчмарками, поэтому честная формулировка здесь — не «никаких вендорских бенчмарков», а «это вендорские бенчмарки, а условия сравнения указаны там, где их указывает Meta».

Единственное количественное утверждение, которое Meta делает в прозе, находится в анонсе Muse Spark 1.3, и оно приписывается внутреннему сравнению, а не сторонней оценке: «В сравнениях, проведённых инженерами Meta, он оказался значительно быстрее и эффективнее, используя примерно на 20% меньше вызовов инструментов и примерно на 25% меньше токенов». Базовая линия указана — относительно Muse Spark 1.2 — а уровень усилий присутствует в собственной формулировке анонса, поскольку релиз озаглавлен вокруг Muse Spark 1.3 с максимальным уровнем рассуждений. Что не указано — это набор задач, количество прогонов или конфигурация харнесса, помимо того факта, что это Muse Code. Рассматривайте эти два процента как заявленное поставщиком направление движения, а не как измеренный результат бенчмарка.

Другой опубликованный результат — это скорее тематическое исследование, а не оценка, и он интереснее из двух. Meta сообщает о тестировании способности Muse Spark 1.2 итеративно оптимизировать ядра GPU при более чем 1 000 вызовов инструментов и в течение до 24 часов, используя агентную среду программирования Muse Code для написания, компиляции, профилирования и постепенного улучшения производительности ядер относительно предоставленного базового уровня. Рабочая нагрузка названа — ядра KDA и MLA на GPU NVIDIA Hopper — названо и ограничение: сторонние библиотеки ядер, такие как FLA, были запрещены, а базовым уровнем была реализация KDA из FLA на Triton. 24-часовой запуск с тысячей вызовов инструментов — это свидетельство иного рода, чем процент в бенчмарке. Он кое-что говорит о выносливости при долгосрочной цели и очень мало — о сравнительном качестве.

Стартовые графики как для Muse Spark 1.2, так и для Muse Spark 1.3 сопоставляют эти модели с небольшим набором поименованных конкурентов по оценкам в категориях агентов, программирования, следования инструкциям и длинного контекста — среди осей фигурируют DeepSWE v1.1, SWE-Atlas-QnA, Terminal-Bench 2.1 и 4.0, tau2-bench, GDPval, SciCode, IFBench, MultiChallenge и AA-LCR v1.1. Эти графики созданы и построены производителем, а конфигурации конкурентов на них — выбор Meta, а не нейтральная панель. Именно по этой причине мы не воспроизводим здесь значения столбцов: график производителя, прочитанный как таблица лидеров, — это ровно тот режим отказа, которого призвана избегать эта страница.

Стоит назвать две честные лакуны, а не замалчивать их:

• Meta не публикует прямого сравнения Muse Code с Muse Spark 1.2 при сопоставимых усилиях на поименованном наборе задач; показатель ~20 %/~25 % — это самое близкое, что есть, и это внутреннее сравнение с указанными различиями в эффективности, а не с оценками

• Meta не публикует оценку задержки в реальном времени для CLI, и ни одна из опубликованных цифр не описывает, каково это — работать в сеансе при реальной нагрузке редактирования.

Что Artificial Analysis измеряет независимо

Artificial Analysis — независимый оценщик, который в настоящее время публикует измерение для coding-агентов, охватывающее Muse Code, и это число иного рода, чем всё вышеперечисленное: строки — это пары «харнесс — модель», оцениваемые AA, а не вендором.

На странице Artificial Analysis Coding Agent Index — страница идентифицирует себя в собственных структурированных данных как v1.5 — строки Muse Code выглядят так:

• Muse Code работает на Muse Spark 1.3 в режиме максимального рассуждения — 54.3

• Muse Code работает с Muse Spark 1.3 в режиме xhigh reasoning — 48.3

• Верх той же таблицы — Claude Code, запускающий Claude Opus 5.5 на максимальном уровне рассуждений, с 66,0

Две вещи в этих цифрах важнее самих цифр. Во-первых, разрыв в 5,0 пункта между строками max и xhigh — это одна и та же модель в одном и том же стенде при изменении одной настройки, что служит полезным напоминанием: «оценка Muse Code» недостаточно определена, если не указан уровень усилий. Во-вторых, эта таблица — другое измерение, не то, которое цитировалось в нашей собственной сентябрьской публикации о Muse Spark 1.3: в более ранней статье для Muse Spark 1.3 приводились 68 на max, 64 на xhigh, а для Claude Opus 5 — 68 на xhigh. Этих чисел больше нет в актуальной таблице: текущая верхняя строка — Claude Opus 5.5 на max с 66,0, а строки Muse Code показывают 54,3 и 48,3. Индекс был пересмотрен, и состав участников изменился. Если у вас на руках старые цифры, они устарели, и эти два набора никогда не следует приводить рядом так, будто это одно и то же измерение, проведённое дважды.

Страница модели AA для Muse Spark 1.3 снова стала отдельной страницей, и её собственные показатели измерены AA, а не заявлены производителем: Intelligence Index — 48,09, Terminal-Bench 2.1 — 84,3%, GPQA Diamond — 93,5%, HLE — 48,7%, SciCode — 58,8%, а recall на длинном контексте — 83%; дата выпуска — 2 сентября 2026 года, контекстное окно — 1 000 000 токенов, классификация — проприетарная, с закрытыми весами. Учтите, что это одна ревизия индекса на одной странице модели — AA публикует индексы для каждой модели, которые пересматриваются по собственному графику, поэтому смешивание показателя с этой страницы с показателем со страницы другой модели не даёт сравнения в рамках одного снапшота.

Чего всего этого вам не даёт, так это сопоставимого сравнения. Строки AA по кодингу по построению пересекают харнессы — Muse Code против Codex, против Claude Code, против Grok Build, против Kimi Code CLI — поэтому сравнение строки со строкой сопоставляет пару «харнесс-модель» с другой парой «харнесс-модель», а не две модели в одном харнессе. Там, где Meta не провела сопоставимое сравнение, а таблица AA не создана для ответа на него, честная позиция состоит в том, что прямого сравнения не существует при сопоставимых усилиях и харнессе, а не в том, чтобы конструировать его из соседних чисел.

Что маршрутизирует OrcaRouter, а что — нет

OrcaRouter — это единый эндпоинт, охватывающий более 200 моделей по прайс-листовой цене каждого провайдера без наценки, а значит, ответ о доступности для этого семейства поддаётся проверке, а не определяется политикой. Проверено по нашему актуальному публичному списку моделей на сегодня:

• meta/muse-code — отсутствует в каталоге. Muse Code — это обвязка, а не маршрутизируемая модель, и мы её не обслуживаем

• meta/muse-spark-1.3 — нет в каталоге

• meta/muse-spark-1.2 — с возможностью маршрутизации, контекстным окном в 1 048 576 токенов и ценами $1,25 за миллион входных токенов, $4,25 за миллион выходных и $0,15 за миллион кэшированных чтений — те же тарифы, что публикует Meta

• meta/muse-spark-1.1 — также маршрутизируемый, по тем же трём тарифам

Итак, практическая картина на OrcaRouter такова: вы можете получить доступ к выпущенным поколениям Muse Spark через тот же эндпоинт, который используете для всего остального, но не можете через него получить доступ к Muse Code или текущему поколению 1.3. Воспринимайте это как описание сегодняшнего каталога и не более; доступность меняется, и список моделей — это место, где её следует проверять.

Для такой рабочей нагрузки роутер оправдывает себя в двух вещах, которых не даст вам подписка. Первое — единый API-ключ представляет собой слой маршрутизации, которыйавтоматически перенаправляет запрос при деградации провайдера, что важно, когда запуск агента насчитывает тысячи вызовов инструментов, и вы предпочли бы не потерять его из-за того, что у одного из апстримов выдался неудачный день. Второе — запрос описывается, а не жёстко задаётся: вы можете поместить Muse Spark 1.2 за тот же DSL маршрутизации, что и любую другую модель, и менять то, что его обслуживает, не меняя свой клиент.

Часто задаваемые

Является ли модель по умолчанию в CLI текущей моделью? Нет. По умолчанию в Muse Code — muse-spark-1.2; текущее поколение — Muse Spark 1.3, анонсированное 2 сентября 2026 года, и получить к нему доступ можно с помощью параметра --model muse-spark-1.3 или /modelsкоманды

Какая формулировка правильная — «Muse Code 1.3» или «Muse Spark 1.3»? Muse Spark 1.3. Версии Muse Code — это релизы харнесса, и текущая — 1.2.1; две нумерационные линейки никак не связаны между собой, и именно поэтому запрос «muse code 1.3» выдаёт путаные результаты.

Если мне нужен только аудиоввод, какую модель следует настроить? Muse Spark 1.2. В собственной сноске Meta указано, что понимание аудио в версии 1.3 поддерживается не полностью и может ухудшить качество ответов, а для работы с аудио рекомендуется использовать 1.2 или Muse Voice Transcribe.

Является ли уровень Contributor бесплатным или пробным? Нет, и это не скидка, которую вы получаете автоматически. Это вариант по более низкой цене во всех версиях Muse Spark начиная с 1.2 в обмен на разрешение обучать модель на ваших промптах и ответах; в поколении 1.1 варианта Contributor нет.

Итог

Muse Code — это терминальный и CI-агент Meta для программирования, созданный Meta для своих моделей Muse Spark, продаётся в виде трёх месячных планов за $5,00, $15,00 и $50,00 без бесплатного тарифа, подкреплённых ставками Standard при оплате по мере использования — $1,25 за входящие и $4,25 за исходящие токены за миллион токенов — и ставками Contributor — $0,10 и $0,20 за те же токены, если вы разрешите Meta обучаться на них. Текущий релиз CLI — 1.2.1, текущее поколение моделей — Muse Spark 1.3, а CLI по-прежнему по умолчанию использует Muse Spark 1.2 — указывайте версию и уровень усилий рассуждения всякий раз, когда приводите оценку, потому что Muse Code, работающий на Muse Spark 1.3 в режимах max и xhigh, — это не одно и то же измерение, а ключевое заявление поставщика об эффективности — это внутреннее сравнение, а не независимый результат.

Чтобы увидеть сам харнесс в деле, посмотрите наш разбор терминального кодинг-агента Muse Code.