Meta, yapay zeka alanındaki devlerle rekabete hız kesmeden devam ediyor. Şirket, Anthropic ve OpenAI gibi rakiplerine kafa tutmak için kendi kodlama ajanını piyasaya sürdü. Meta CEO Mark Zuckerberg, Çarşamba günü sosyal medya üzerinden yaptığı paylaşımda, beta aşamasındaki Muse Code'un "büyük yazılım depolarında eksiksiz yazılım mühendisliği görevlerini" yerine getirebildiğini duyurdu.
Şirket, resmi duyurusunda "Muse Spark 1.2 modelimizle güçlendirilmiş terminal tabanlı kodlama ajanımız Muse Code'u (beta) duyurmaktan heyecan duyuyoruz" ifadelerini kullandı. Şirket, "Bu, sınırlara doğru attığımız bir sonraki adım. Yolda çok daha büyük ve yetenekli modeller var" dedi. Bir ajan olarak Muse Code, büyük yazılım depolarında çalışmak üzere tasarlandı. Meta'ya göre araç, "büyük yazılım depolarında karmaşık yazılım mühendisliği görevlerini üstleniyor: değişiklikleri planlıyor, kod yazıyor ve sonuçları doğruluyor. Her görev için birden fazla kalıcı alt ajanı koordine ederek zor problemleri daha hızlı, daha doğru ve daha az müdahaleyle çözüyor."
Tek bir komutla kurulabilen araç, büyük projeleri kendi alt ajanlarını başlatarak ve bunları paralel çalıştırarak yönetiyor. Konuya ilişkin detayları paylaşan Zuckerberg, "Bir iş yeterince büyük olduğunda, izole çalışma ağaçlarında paralel olarak çalışan ayrı alt ajanlara dağılır. Çalışma kopyanıza asla dokunulmaz. Testlerde bir oyun için aynı anda altı özellik oluşturmasını sağladık ve hiçbir çakışma yaşanmadı" açıklamasını yaptı. Zuckerberg ayrıca, alt ajanların her görevde sıfırdan başlamak yerine zamanla bağlam oluşturduğunu ve kullanıcıların düşük maliyetle katkıda bulunan seviyesinden başlayabildiğini belirtti.
Muse Code'u rakiplerinden ayıran en önemli özellik ise çalışma zamanı. Araç, her model çağrısını, araç çalıştırmasını, onayı ve düzenlemeyi yerel bir olay günlüğüne kaydediyor. Bu günlük, tek bir doğruluk kaynağı olarak işlev görüyor. Meta, "Bu tek doğruluk kaynağı, çalışma zamanını tekrar oynatılabilir ve yeniden başlatma güvenli hale getiriyor: Bir çökmeden sonra ajan, kaldığı yerden tam olarak devam edebiliyor" açıklamasını yaptı. Uzun süren işler için bu özellik, ham hızdan daha önemli ve rakiplerin henüz öne çıkarmadığı bir nokta.
Araç ayrıca varsayılan yeteneklerle geliyor. "/plan" komutu bir görevi onay gerektiren bir plana dönüştürürken, "/grill" bu planı dayanıklı hale gelene kadar strese sokuyor. "/goal" ise Hermes'in yaptığına benzer şekilde hedefin başarıyla tamamlanması için çalışıyor. Meta, Muse Spark 1.2'yi Muse Code ile birlikte eğittiğini, böylece temel dil modeli (LLM) ve ajanın sinerji içinde çalıştığını belirtti.
Kıyaslamalar ve Püf Noktası
Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.1'in kodlama odaklı bir güncellemesi. Meta, "kodlama görevlerinde eğitim hesaplamasını önemli ölçüde artırırken eğitim ortamı çeşitliliğini genişlettik. Bu, kod üretimi, karmaşık hata ayıklama ve uçtan uca geliştirici iş akışlarında iyileştirmeler sağladı" dedi. Grafikler ise net bir hikaye anlatıyor.
Terminal-Bench 2.1'de Muse Spark 1.2, Muse Code ile %82,9 puan alarak Opus 5 üzerinde çalışan Claude Code'un %86,7'lik skorunun gerisinde kaldı. Ancak Codex üzerinde çalışan GPT-5.6 Terra (%81,8) ve Grok Build'i (%81,6) geride bıraktı.
Ajanik kodlama yeteneklerini ölçen DeepSWE 1.1'de ise fark daha yakındı: Muse %59,3, Opus 5 %65,0 ve Codex %64,8 puan aldı. Meta'nın dahili kodlama testinde Muse %70,6'ya ulaşırken Opus 5 %79,4'te kaldı.
Hızlanma grafiklerinde sıralama değişiyor. 1.000'den fazla araç çağrısında Opus 5, taban çizgisine göre en büyük kazancı (%74-75) elde ederken, Muse Spark 1.2 çalıştırmaya bağlı olarak yaklaşık %61-69 ile ortada yer aldı. Meta'nın vurguladığı nokta, ajanın araç çağrıları biriktikçe gelişmeye devam etmesi; uzun vadeli kodlayıcılardan beklenen davranış da bu.
En ilginç demolar ise uzun vadeli ve çok modlu olanlar. Meta, stres testlerinde Muse Code'un "Nvidia Hopper GPU'larında 1.000'den fazla araç çağrısı (24 saate kadar) boyunca GPU çekirdeklerini yinelemeli olarak optimize ettiğini" söyledi. Bu, aracın zamanla kendini geliştirebildiği anlamına geliyor.
Ayrıca görsel kodlama boyutu da var. Bir demoda kullanıcı, terminale bir evin içinde uçuş videosunu mp4 olarak sürükleyip bırakıyor ve Muse Code "videoyu yorumlayarak rezervasyon özelliklerine sahip görsel açıdan zengin bir web sitesi" oluşturuyor. Ham videoyu çalışan bir web uygulamasına dönüştürmek, Meta'nın Muse serisi boyunca yaptığı çok modlu atılım. Meta, Muse Spark'ı Nisan ayında tanıtmış ve görsel kodlamada üstün olduğunu, kullanıcıların bir komutla özel web siteleri ve mini oyunlar oluşturmasına olanak tanıdığını belirtmişti.
Meta, bu hamlesiyle OpenAI ve Anthropic gibi rakiplerine sadece yetenekleriyle değil, aynı zamanda maliyet avantajıyla da rekabet etmeyi hedefliyor. Meta Süper Zeka Laboratuvarları'nın (Meta Superintelligence Labs) başındaki isim olan Alexandr Wang, Wall Street Journal'a yaptığı açıklamada, "Pek çok iş akışı ve kullanım senaryosu için, özellikle de maliyet perspektifinden bakıldığında bunun inanılmaz derecede iyi bir seçenek olabileceğini düşünüyoruz" dedi.
Meta, yapay zeka alanındaki varlığını güçlendirmek için geliştirmeye büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor. Şirket, haziran ayında yapay zekayı yalnızca reklam işini desteklemek için kullanma odaklı temel yaklaşımının ötesine geçerek müşteri hizmetleri ve desteğe yönelik bir ajanla kurumsal yapay zeka pazarına da giriş yapmıştı. Meta'nın, yapay zeka araçlarını paraya çevirme ve devasa yapay zeka harcamalarını haklı çıkarma konusunda önemli bir baskı altında olduğu bildiriliyor.
