Meta greift mit neuem KI-Modell Anthropic und OpenAI an
Mit Muse Spark 1.1 präsentiert Meta ein leistungsstarkes KI-Modell für Programmierung und agentenbasierte Aufgaben – zu aggressiven Preisen.
Meta drängt mit einem umfassenden Update seines KI-Modells in den hart umkämpften Markt für KI-gestützte Programmierung. Drei Monate nach der Vorstellung seines ersten Modells unter der Leitung von KI-Chef Alexandr Wang veröffentlicht das Unternehmen nun Muse Spark 1.1 – und nimmt damit direkt OpenAI und Anthropic ins Visier.
Wang bezeichnete Muse Spark 1.1 in einem Interview mit CNBC als das bisher „leistungsstärkste Modell für agentenbasierte Aufgaben und Programmierarbeiten". Das Modell wurde von Metas Einheit Meta Superintelligence Labs (MSL) gezielt auf Programmieraufgaben trainiert, da dies die Fähigkeiten von KI-Agenten grundlegend verbessere. Diese könnten autonom mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen – vergleichbar mit einer Gruppe menschlicher Praktikanten, so Wang.
Das ursprüngliche Muse-Spark-Modell, das im April veröffentlicht wurde, war lediglich für „ausgewählte Partner" über eine „private API-Vorschau" zugänglich. Mit dem neuen Update öffnet Meta den Zugang nun breiter und setzt dabei auf eine aggressive Preisstrategie.
Aggressive Preisgestaltung als Wettbewerbsstrategie
Wang bezeichnete die Preisgestaltung von Muse Spark 1.1 im Vergleich zu Angeboten von Anthropic und OpenAI als „sehr aggressiv und attraktiv". Jedes neue API-Konto startet mit 20 US-Dollar an kostenlosem Guthaben. Danach berechnet Meta 1,25 US-Dollar pro Million Eingabe-Token (Input) und 4,25 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token (Output). Wang gab zudem an, dass Muse Spark 1.1 Konkurrenzmodelle bei bestimmten Aufgaben übertroffen habe – insbesondere bei der Interaktion mit verschiedenen Programmierprodukten und -diensten von Drittanbietern.
Die Veröffentlichung von Muse Spark 1.1 ist die zweite bemerkenswerte Ankündigung der Muse-Familie in dieser Woche. Bereits am Dienstag stellte Meta Muse Image vor – ein Modell zur Bilderzeugung mit dem ursprünglichen Codenamen „Mango". Damit möchte das Unternehmen Creator und Werbetreibende für seine Plattformen gewinnen.
Strategischer Kurswechsel: Von Open Source zu proprietären Modellen
Während Metas bisherige KI-Strategie stark auf die Open-Source-Verfügbarkeit der Llama-Modellfamilie ausgerichtet war, konzentriert sich das Unternehmen nun zunehmend auf den Verkauf des Zugangs zu proprietären KI-Modellen. Wang betonte jedoch, dass Meta weiterhin „Open Source verpflichtet" bleibe. Seine MSL-Einheit habe eine „Variante von Muse Spark in der Entwicklung, die wir als Open Source veröffentlichen wollen" – einen konkreten Zeitpunkt nannte er allerdings nicht.
Der Strategiewechsel kommt nicht ohne Grund: Meta-CEO Mark Zuckerberg steht unter wachsendem Druck der Wall Street, eine Rendite für die massiven Investitionen des Unternehmens in KI-Infrastruktur und -Entwicklung vorzuweisen. Anders als Hyperscaler-Wettbewerber wie Microsoft oder Google verfügt Meta bislang über kein eigenes Cloud-Infrastrukturgeschäft – obwohl die Gründung eines solchen geplant ist. Zudem ist es Meta bisher nicht gelungen, mit OpenAI, Anthropic und Google bei der Entwicklung populärer Modelle und KI-Anwendungen vollständig Schritt zu halten.
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Zur AktienanalyseDie Begeisterung der Technologiebranche für KI-Agenten nahm in der ersten Jahreshälfte 2026 deutlich Fahrt auf, teilweise bedingt durch die wachsende Popularität von OpenClaw – einem Tool, das Entwickler nutzen, um KI-Modelle für hochleistungsfähige digitale Assistenten zu verwalten. Wang erklärte, Meta habe Muse Spark 1.1 so trainiert, „dass es gut mit allen gängigen Frameworks zusammenarbeitet, die Entwickler heute nutzen", mit dem Ziel der „maximalen Verbreitung".
Wang selbst testet das Modell bereits im Alltag und zeigte sich begeistert von dessen Potenzial im Gesundheitsbereich – etwa durch Websuchen, das Lesen wissenschaftlicher Arbeiten und den Zugriff auf persönliche Gesundheitsdaten. „Dies ist einer der Anwendungsfälle, die meiner Meinung nach die Anforderungen dieser agentenbasierten Systeme wirklich auf den Punkt bringen", sagte Wang.
Darüber hinaus bestätigte Wang, dass Meta derzeit ein noch leistungsfähigeres KI-Modell mit dem Codenamen „Watermelon" trainiert. Einen Veröffentlichungstermin nannte er nicht. Der interne Codename von Muse Spark lautete übrigens „Avocado" – Meta scheint eine Vorliebe für kulinarische Projektnamen zu pflegen.
