Meta의 Muse Code는 크래시 방지 로그를 제공하지만, Claude Opus 5는 벤치마크에서 여전히 앞서 있습니다

Meta는 수요일에 터미널 기반 코딩 에이전트인 Muse Code(베타)를 출시했습니다. 회사 자체 차트에 따르면 이 모델은 대부분의 코딩 테스트에서 OpenAI의 Codex와 Google의 Antigravity를 능가했지만, Meta가 공개한 모든 벤치마크에서 Anthropic의 Claude Opus 5에는 뒤처졌습니다.

Muse Code는 Opus 5를 따라가지만 충돌 방지 로그를 추가합니다

Muse Code는 Meta가 7월에 미국 개발자들에게 공개한 코딩 모델의 업데이트 버전인 Muse Spark 1.2를 기반으로 합니다.

Muse Spark 1.2는 Meta가 제시한 코딩 벤치마크에서 Opus 5에 비해 성능이 떨어지지만, Codex와 Antigravity보다는 대부분의 항목에서 우수한 성능을 보였습니다. Meta는 이 모델이 "더 크고 훨씬 더 강력한 모델을 개발 중인 상황에서, 최첨단 기술을 향한 다음 단계"라고 밝혔습니다

회사 측은 버전 1.2가 학습 과정에서 코딩 작업에 투입되는 컴퓨팅 자원을 늘린 덕분에 코드 생성, 디버깅, 대규모 코드베이스 이해 능력이 향상되었다고 밝혔습니다.

한 사례 연구에서, 해당 모델은 기존 라이브러리에서 복사하지 않도록 지시받은 기준선에서 출발하여 1,000회 이상의 도구 호출과 최대 24시간에 걸쳐 NVIDIA Hopper 칩용 GPU 커널을 다시 작성했습니다.

Muse Code는 모든 모델 호출, 도구 실행, 승인 및 편집 내용을 기록하는 로컬 이벤트 로그를 유지합니다. Meta는 자사 블로그 게시물 에서 해당 로그를 언급하며 "이러한 단일 정보 소스를 통해 런타임은 정확한 재현이 가능하고 재시작 시에도 안전합니다."라고 설명했습니다

충돌이 발생하더라도 에이전트는 중단된 부분부터 다시 작업을 재개할 수 있습니다. 또한 에이전트는 전체 세션 동안 백그라운드 하위 에이전트를 계속 실행합니다.

Meta의 CEO인 마크 저커버그는 게시글에서 "작업 규모가 충분히 커지면, 여러 하위 에이전트로 분산되어 각 에이전트가 격리된 작업 트리에서 병렬로 작업합니다."라고 밝혔습니다. 그는 또한 "사용자의 작업 복사본은 절대 건드리지 않습니다. 테스트 결과, 충돌 없이 게임 기능 6개를 동시에 빌드할 수 있었습니다."라고 덧붙였습니다.

오늘 Muse Code 베타 버전을 출시합니다. Muse Code는 대규모 저장소에서 소프트웨어 엔지니어링 작업을 완벽하게 수행하는 터미널 코딩 에이전트입니다. 변경 사항 계획, 코드 작성, 결과 검증까지 모두 처리합니다. 코딩에 초점을 맞춘 모델 업데이트인 Muse Spark 1.2를 기반으로 합니다. pic.twitter.com/xqavk41w6v

— 마크 저커버그 (@finkd) 2026년 8월 5일

/plan, /grill, 그리고 Meta의 비용에 대한 베팅

Muse Code에는 여러 가지 내장 명령어가 있습니다. `/plan`은 요청을 승인이 필요한 계획으로 전환하고, `/grill`은 계획이 제대로 작동할 때까지 스트레스 테스트를 수행하며, `/goal`은 명시된 목표 달성을 향해 나아가도록 합니다.

개발자는 curl 명령 하나만으로 macOS 또는 Linux에 에이전트를 설치할 수 있습니다. Muse Spark 1.2는 메타 모델 API를.

모델과 에이전트는 한 쌍으로 작동합니다. Muse Code 툴셋은 둘 사이의 호환성을 유지해 줍니다.

일부 학습 데이터는 이전 버전인 Muse Spark 1.1을, 이 버전은 하드 코딩 문제를 생성하고 답안을 채점합니다. Meta에 따르면 이러한 반복적인 과정이 최신 모델이 지시 사항을 더 정확하게 따르도록 도왔습니다.

메타는 투자자들에게 올해 반도체 칩, 데이터 센터 및 기타 인프라에 1250억 달러에서 1450억 달러를 투자할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

벤치마크에서 Opus 5를 따라잡기 어려운 상황에서, 회사는 가격 경쟁을 펼치고 있습니다. 워터멜론이라는 코드명을 가진 더 큰 규모의 Meta AI 모델은 현재 학습 중입니다.

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