Meta troca desconto por dados de treinamento: Muse Spark 1.2 atrai desenvolvedores com tarifa barata

A Meta lançou o Muse Spark 1.2, principalmente uma atualização de codificação do Muse Spark 1.1. A empresa cita melhorias na geração de código, depuração e compreensão de grandes bases de código, alcançadas investindo mais computação em tarefas de programação e aumentando os ambientes de treinamento. Uma parte dos dados de treinamento foi gerada pelo próprio modelo predecessor: o Muse Spark 1.1 criou tarefas e modelos de instrução e avaliou o quão bem as soluções os atendiam. Os benchmarks mencionados incluem Terminal-Bench 2.1, DeepSWE v1.1 e 440 tarefas internas, comparados com Grok 4.5, Claude Opus 5, GPT-5.6 Terra e Gemini 3.6 Flash, mostrando melhora visível, mas nem sempre igualando o topo. A Meta observa que a configuração do teste não é ajustada para outros modelos. A metodologia menciona o Kimi K3, mas ele está ausente dos benchmarks publicados; no Terminal-Bench 2.1, o K3 pontua próximo ao Opus 5 e acima do Spark 1.2. As execuções do DeepSWE não são comparáveis porque cada modelo executou em seu próprio agente. A Meta também apresentou o Muse Code, um agente baseado em terminal semelhante ao Claude Code e ao OpenAI Codex, com um modo de planejamento e um comando exclusivo '/grill' para criticar planos. Ele mantém subagentes ativos durante toda a sessão e pode retomar o trabalho após falhas com alta precisão. A taxa padrão permanece inalterada em US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 por milhão de tokens de saída, mas uma nova taxa de 20 centavos por milhão de tokens de saída exige que os usuários compartilhem dados para treinamento. Concorrentes ocidentais cobram de US$ 10 a 30 pela saída, provedores chineses a partir de 18 centavos.