Meta zapowiada duży skok w kodowaniu i pracy agentowej modelu Muse Spark

Meta szykuje kolejną odsłonę swojego modelu Muse Spark, tym razem z naciskiem na dwa obszary, w których firma dotąd wyraźnie ustępowała konkurencji: kodowanie i samodzielne działanie agentów. Zapowiedź złożył szef działu AI w Meta, Alexandr Wang, sygnalizując, że nadchodząca wersja ma realnie zawęzić dystans do OpenAI i Anthropic.

Wang ujął zapowiedź krótko i konkretnie, bez owijania w bawełnę co do tego, gdzie obecny model wypada słabo.

Nasza kolejna aktualizacja Muse Spark nadchodzi wkrótce. Duże usprawnienia w możliwościach kodowania i pracy agentowej, by lepiej konkurować z innymi wiodącymi modelami - Alexandr Wang, szef działu AI w Meta

Skąd ten dystans

Obecna wersja Muse Spark, uruchomiona jako pierwszy produkt Meta Superintelligence Labs, jest natywnie multimodalna i potrafi korzystać z narzędzi oraz prowadzić wizualny łańcuch rozumowania. Mimo to sama Meta przyznaje w materiałach towarzyszących premierze, że w długoterminowych zadaniach agentowych i przy pracy z kodem model nie dorównuje jeszcze rywalom. Wynik 59,0 punktu w Terminal-Bench 2.0, benchmarku sprawdzającym autonomiczne generowanie i wykonywanie kodu, wobec 68-75 punktów u konkurencyjnych modeli, pokazuje skalę zaległości.

Dla porównania model bazowy osiąga 58 procent w teście Humanity's Last Exam w trybie głębszego rozumowania oraz 38 procent w FrontierScience Research, co stawia go w okolicach Gemini Deep Think i GPT Pro pod względem czystego rozumowania. Problem leży gdzie indziej: w zadaniach wymagających wielu kroków, korzystania z terminala, edytowania plików i utrzymywania kontekstu przez dłuższy czas, czyli dokładnie tam, gdzie dziś rozstrzyga się konkurencja między asystentami kodującymi.

Watermelon jako odpowiedź

Kryptonim Watermelon odnosi się do wersji, która ma usunąć tę lukę. Z nieoficjalnych informacji przytaczanych przez Business Insider wynika, że nowy model wykorzystuje istotnie więcej mocy obliczeniowej niż poprzednik i w wewnętrznych testach osiągnął wyniki zbliżone do GPT-5.5 OpenAI. Meta nie potwierdziła oficjalnie tych liczb, ale sam fakt, że wewnętrzne porównania w ogóle wyciekły do prasy, sugeruje, że firma chce zarządzać oczekiwaniami przed premierą.

To już druga duża aktualizacja Muse Spark w krótkim czasie, co pokazuje tempo, w jakim Meta próbuje nadgonić stratę po tym, jak przez większą część 2025 roku jej modele językowe pozostawały w cieniu Gemini, Claude i GPT. Firma jednocześnie odeszła od w pełni otwartego modelu dystrybucji charakterystycznego dla serii Llama, co część komentatorów odczytuje jako sygnał, że Meta traktuje wyścig o możliwości agentowe poważniej niż otwartość kodu.

Co to znaczy dla firm

Analityk Pareekh Jain zwraca uwagę, że nawet częściowe domknięcie luki może zmienić układ sił na rynku korporacyjnym. Większa konkurencja w segmencie modeli kodujących i agentowych zwykle oznacza niższe ceny i mniejsze uzależnienie firm od jednego dostawcy, a Meta - oferując model bezpłatnie w wersji konsumenckiej i szykując API - celuje właśnie w te przedsiębiorstwa, które dziś muszą wybierać między OpenAI a Anthropic.

Sam sukces techniczny to jednak dopiero połowa równania. Zdaniem analityków cytowanych przez InfoWorld, żeby Muse Spark realnie zagroził Cursorowi, Claude Code czy Codexowi w środowiskach produkcyjnych, Meta musi pokazać nie tylko wyniki benchmarków, ale i niezawodność wykonywania zadań agentowych, solidne zabezpieczenia oraz ekosystem narzędzi wokół modelu. Brak publicznego API w dniu premiery i ograniczenie dostępu do wybranych partnerów sugerują, że firma sama traktuje ten etap jako testowy, a nie gotowy produkt dla deweloperów.

Dla polskich zespołów programistycznych, które już dziś testują Claude Code, Cursor czy GitHub Copilot, nadchodząca aktualizacja Muse Spark jest na razie sygnałem do obserwacji, a nie do zmiany narzędzi. Dopóki model nie trafi do szerszego API z jasnym cennikiem, trudno ocenić, czy zapowiadany skok w Terminal-Bench przełoży się na realną jakość pracy nad rzeczywistym kodem produkcyjnym, a nie tylko na wynik syntetycznego testu.

Meta nie podała jeszcze konkretnej daty premiery Watermelon ani cennika dla API. Biorąc pod uwagę tempo ogłoszeń w ostatnich miesiącach, aktualizacja może pojawić się w ciągu najbliższych tygodni, choć firma ma za sobą historię przesuwania terminów, gdy wewnętrzne testy bezpieczeństwa i wydajności nie spełniały założeń.

Źródła: Meta AI Blog (ai.meta.com), InfoWorld (infoworld.com)