Meta intercambia descuento por datos de entrenamiento: Muse Spark 1.2 atrae desarrolladores con tarifa económica

Meta ha lanzado Muse Spark 1.2, principalmente una actualización de código de Muse Spark 1.1. La compañía cita mejoras en la generación de código, depuración y comprensión de grandes bases de código, logradas al invertir más cómputo en tareas de programación y aumentar los entornos de entrenamiento. Una parte de los datos de entrenamiento fue generada por el propio modelo predecesor: Muse Spark 1.1 creó tareas y plantillas de instrucciones, y evaluó en qué medida las soluciones cumplían con ellas. Los puntos de referencia mencionados incluyen Terminal-Bench 2.1, DeepSWE v1.1 y 440 tareas internas, comparados con Grok 4.5, Claude Opus 5, GPT-5.6 Terra y Gemini 3.6 Flash, mostrando una mejora visible pero no siempre a la altura de los mejores. Meta señala que el entorno de prueba no está ajustado para otros modelos. La metodología menciona a Kimi K3, pero falta en los puntos de referencia publicados; en Terminal-Bench 2.1, K3 obtiene una puntuación cercana a Opus 5 y por encima de Spark 1.2. Las ejecuciones de DeepSWE no son comparables porque cada modelo se ejecutó en su propio agente. Meta también presentó Muse Code, un agente basado en terminal similar a Claude Code y OpenAI Codex, con un modo de planificación y un comando único '/grill' para criticar planes. Mantiene subagentes activos durante toda la sesión y puede reanudar el trabajo después de fallos con alta precisión. La tarifa estándar no cambia, a 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y 4,25 dólares por millón de tokens de salida, pero una nueva tarifa de 20 centavos por millón de tokens de salida requiere que los usuarios compartan datos para el entrenamiento. Los competidores occidentales cobran entre 10 y 30 dólares por salida, los proveedores chinos desde 18 centavos.