с его инструментами. Конкурируя с Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI, Meta делает ставку на низкую стоимость использования. Несколько фоновых агентов остаются активными на протяжении всего сеанса, собирая информацию, обрабатывая подзадачи и сообщая результаты основному агенту. Локальный журнал событий записывает вызовы моделей, вызовы инструментов, одобрения и изменения, что позволяет агенту возобновить работу точно с того места, где она была прервана после сбоя. Meta предлагает два ценовых варианта: сильно субсидируемый план Contributor с ограниченной квотой токенов, доступный только в отдельных странах, и обычный API-план с оплатой по факту использования. Независимая бенчмарк-платформа Artificial Analysis ставит Muse Spark 1.2 в ряд самых экономически эффективных моделей своего класса производительности: она набирает 54 балла, что примерно соответствует Grok 4.5 и GPT-5.5, но уступает ведущим моделям от Anthropic и OpenAI. В бенчмарках для программирования результаты неоднозначны: в одном тесте модель показывает немного лучшие результаты, чем её предшественница, а в другом — немного худшие. Artificial Analysis тестировала Muse Spark 1.2 в своих тестовых средах, а не Muse Code как полноценный продукт. Насколько хорошо весь пакет конкурирует с Claude Code и Codex в повседневном использовании, остаётся открытым вопросом. С помощью Muse Spark, разработанной в Meta Superintelligence Labs, Meta стремится догнать самые мощные системы искусственного интеллекта. Muse Spark 1.2 — это третий релиз после оригинальной Muse Spark и Muse Spark 1.1 в июле. В отличие от Llama, Meta не публикует веса моделей.