메타가 첫 AI 코딩 에이전트를 내놨다. 이름은 '뮤즈 코드'.
현지시간 5일 공개했고, 마크 저커버그가 X에 직접 알렸다. 아직 베타다.
앤트로픽 클로드 코드, 오픈AI 코덱스가 잡고 있던 자리에 들어온 셈이다.
벤치마크는 3등이었다
눈에 띈 건 저커버그가 성능 비교를 함께 공개했다는 점이다. 자사 발표 수치라는 건 감안하고 보자.
- 터미널벤치 2.1 — 뮤즈 스파크 1.2 82.9% · 오픈AI 코덱스 81.8% · 클로드 코드 86.7%
- 딥SWE 1.1 — 뮤즈 스파크 1.2 59.3% · 클로드 코드 65.0% · 코덱스 64.8%
하나는 코덱스를 이겼고 클로드에 졌다. 다른 하나는 둘 다에 졌다.
자기가 낸 비교표에서 1등이 아닌 걸 그대로 보여준 건, 그것대로 읽을 만하다.
그래서 값으로 붙었다
연합뉴스 제목이 정확하다 — "성능 아닌 가격으로 경쟁".
종량제는 입력 100만 토큰당 1.25달러, 출력 4.25달러다. 7월에 나온 뮤즈 스파크 1.1과 같은 값이라고 한다.
그리고 그와 별도로 '컨트리뷰터(기여자) 등급'이 있다. 메타 AI 총괄 알렉산더 왕은 이 등급이 종량제보다 "10배 넘게 저렴하다"고 했다.
10배 싼 건 종량제가 아니라 컨트리뷰터 등급이다. 그리고 그 등급에는 조건이 붙는다.
싼 등급의 조건을 보자
왕 총괄의 설명은 이렇다. 이 등급에 가입하면 "다른 코딩 에이전트들과 마찬가지로 업계 표준 방식에 따라 모델 개선에 기여하게 된다".
풀어 쓰면, 내가 쓴 코드가 모델을 더 좋게 만드는 데 들어간다는 뜻이다.
메타는 이번에 '제로 데이터 보유' 옵션도 같이 내놨다. 개발자 데이터를 모델 개선에 쓰지 않는 선택지이고, 왕 총괄은 이걸 기업 고객에게 중요한 기능이라고 했다.
따로 옵션을 만들었다는 건, 기본값은 그게 아니라는 뜻으로 읽힌다.
실제로 뭘 하나
터미널에서 돌아가는 에이전트다. 저커버그 설명으로는 대규모 코드 저장소 전반에서 변경 계획을 세우고, 코드를 쓰고, 결과를 검증하는 데까지 간다.
구동하는 모델은 '뮤즈 스파크 1.2'. 뮤즈 코드와 함께 개발·훈련해서 코딩 성능이 올라갔다는 게 메타 설명이다.
공개된 시험 사례 둘. 게임 기능 6개를 동시에 충돌 없이 만들었고, GPU 커널 최적화를 맡겼더니 엔비디아 호퍼에서 24시간 동안 1,000차례 넘게 시도하며 계속 개선점을 찾아냈다고 한다.
그래서 이게 나랑 무슨 상관이냐.
코딩 도구를 고르는 사람이라면 값이 눈에 들어올 거다. 다만 10배 싼 등급을 쓸 때 내 코드가 어디로 가는지는 확인하고 쓰는 게 맞다.
개인 프로젝트면 별일 아니다. 회사 코드라면 얘기가 다르다. 그럴 땐 '제로 데이터 보유' 쪽을 봐야 한다.
그리고 이건 코딩 도구만의 문제도 아니다. 무료나 헐값으로 나오는 AI 서비스에는 대개 무언가를 주는 조건이 붙어 있다.
값이 싼 이유를 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 건 다르다..
Meta released its first AI coding agent, called Muse Code.
It landed August 5 local time, announced by Mark Zuckerberg on X. Still in beta.
It steps into ground held by Anthropic's Claude Code and OpenAI's Codex.
It came third on the benchmarks
What stands out is that Zuckerberg published the comparison himself. These are Meta's own numbers, so read them that way.
- Terminal-Bench 2.1 — Muse Spark 1.2 at 82.9%, OpenAI Codex 81.8%, Claude Code 86.7%
- DeepSWE 1.1 — Muse Spark 1.2 at 59.3%, Claude Code 65.0%, Codex 64.8%
It beat Codex on one and lost to Claude. It lost to both on the other.
Publishing a chart where you are not first counts for something.
So it competed on price
Yonhap's headline puts it exactly: competing on price, not performance.
Pay-as-you-go runs $1.25 per million input tokens and $4.25 per million output — the same rate as Muse Spark 1.1, released in July.
Separately there is a contributor tier. Alexander Wang, Meta's AI chief, said it costs "more than ten times less" than pay-as-you-go.
The ten-times-cheaper part is the contributor tier, not the standard rate. And that tier comes with a condition.
Look at what the cheap tier asks for
Wang's wording: joining that tier means you "contribute to model improvement, following the industry-standard approach used by other coding agents."
In plain terms, the code you write goes toward making the model better.
Meta also introduced a zero-data-retention option, which keeps developer data out of model improvement. Wang called it an important feature for enterprise customers.
Making it a separate option suggests it is not the default.
What it actually does
It runs in the terminal. Per Zuckerberg, it plans changes across a large repository, writes the code, and verifies the result.
The model behind it is Muse Spark 1.2, which Meta says was developed and trained alongside Muse Code, improving coding performance.
Two demos were shown: building six game features at once without conflicts, and a GPU kernel optimization task where it ran more than a thousand attempts over 24 hours on Nvidia Hopper, still finding improvements.
So what does this mean for you?
If you pick coding tools, the price will catch your eye. But check where your code goes when you use the tier that is ten times cheaper.
For a personal project it hardly matters. For company code it does. That is when the zero-data-retention option becomes the thing to look at.
This is not unique to coding tools either. AI services that arrive free or near-free usually ask for something in return.
Knowing why something is cheap is different from not knowing..
Sources · Yonhap News · Financial News · Edaily