Meta, bir kodlama aracısını ele alan Muse Code'u tanıtıyor

Terminal tabanlı kodlama aracı, yeni bir yapay zeka modeli olan Muse Spark 1.2 tarafından desteklenmektedir. Meta, Anthropic'nin Claude Code ve OpenAI'nin Codex'leriyle rekabet edebilecek yeni bir kodlama aracı olan Muse Code'un erken beta sürümünü duyurdu. Yeni terminal tabanlı kodlama aracı, Meta'nın yapay zeka modelinin "kod oluşturma, karmaşık hata ayıklama, kod tabanı anlayışı ve uçtan uca geliştirici iş akışlarında iyileştirmeler" sunan yeni bir sürümü olan Muse Spark 1.2 tarafından desteklenmektedir. Rakipleri gibi Muse Code da kod yazma, değişiklikleri planlama ve sonuçları doğrulama gibi yazılım mühendisliği görevlerini yerine getirerek metin istemleriyle çalışan bir yazılım oluşturmayı mümkün kılıyor. Ayrıca birden fazla alt aracıyı yönetebilir ve işi daha verimli bir şekilde tamamlamak için görevleri devredebilir. Meta'nın duyurusu, etkileşimli bir foton küresi modeli ve Plants vs. Zombies taklidi gibi örnek projeleri ve MP4 dosyasına dayalı bir web sayfası oluşturan aracın demo videosunu içeriyor. Uygun fiyatlılık, Meta'nın Muse Code'u rakiplerinden farklı kılmak istemesinin önemli bir yolu gibi görünüyor.

Şirket, aracın varsayılan olarak Muse Spark ile aynı kullandıkça öde fiyatlandırmasını kullandığını söylüyor (bir milyon giriş tokenı başına 1,25 dolar ve bir milyon çıkış tokenı başına 4,25 dolar) ve CNBC ile yaptığı röportajda Meta'nın Yapay Zeka Direktörü Alexander Wang, şirketin ayrıca "sizi önemli ölçüde daha düşük bir maliyetle içeri sokan bir katılımcı katmanı" sunacağını söyledi. The Wall Street Journal'a göre bu katman, kullanıcıların kodlama aracısını iyileştirmek için geri bildirim sağlamayı kabul etmesini gerektirecek ve bir milyon giriş tokenı başına 0,10 ABD doları ve bir milyon çıkış tokenı başına 0,20 ABD dolarına mal olacak. Bu fiyatlar Anthropic'nin Sonnet 5 modelinden daha ucuzdur; bu modelin maliyeti genellikle milyon girdi tokenı başına 3 dolar ve çıktı tokenı başına 15 dolardır. Muse Code'un iyi çalışması koşuluyla, aradaki fark şirketlerin rakipleri yerine Meta'yı seçmesine yol açabilir. Aynı mantığın Çinli yapay zeka şirketleri için de etkili olduğu kanıtlandı: ABD yapay zeka araçlarını kullanmanın artan maliyetinden kaçınmak için birden fazla şirket DeepSeek gibi Çin modellerine geçti.