r/opencode•25일 전•50•31

혐오에서 애정으로 (Muse Spark 1.3)

Hater to Lover (Muse Spark 1.3)

핵심 요약

Muse Spark 1.3의 뛰어난 가성비와 성능에 감탄하며, 실무 활용 팁과 함께 모델의 윤리적 논란에 대한 사용자들의 의견이 오가는 중입니다.

성능 향상 — 1.2 버전의 실망스러운 성능을 뒤로하고 1.3 버전은 코딩 작업에서 매우 준수한 결과물을 보여줌
가성비 극대화 — 저렴한 토큰 비용과 Opencode Go의 지원으로 대규모 작업에 최적화됨
윤리적 논란 — 모델의 성능은 인정하지만 기업의 데이터 수집 방식과 과거 행보에 대해서는 비판적인 시각이 존재함
실무 활용 팁 — Codex와 연동하여 작업 강도에 따라 설정을 조절하는 것이 효율적임

muse spark 1.2는 진짜 개쓰레기 같아서 존나 깠거든. 기본적인 에이전트 작업도 제대로 못 하는 수준이었으니까. 근데 와, 벤치마크 점수 봐라. 처음엔 그냥 벤치마크 점수만 높게 뽑아내는 쓰레기 모델인 줄 알았는데, opencode go의 codex에서 직접 돌려보니까 생각보다 훨씬 괜찮아서 놀랐다.

muse spark 1.2 성능 보고 1.3은 기대도 안 했거든? 그래서 누가 1.3 어떠냐고 물어봤으면 진짜 실망스럽다고 대답했을 텐데, 이번 모델은 진짜 맘에 든다. 일단 opencode go에서 $60 크레딧을 주니까(드디어!) 부담도 없고, ds v4 flash보다 가격도 훨씬 싸거든.

물론... 세상에서 제일 좋은 모델은 아니지. 근데 출력 토큰 100만 개당 $0.2, 입력 토큰 100만 개당 $0.1이면 캐싱까지 고려했을 때 토큰 수십억 개는 그냥 돌릴 수 있는 수준임.

성능은 코딩 꽤 잘함. 내 프로젝트가 Rust랑 TypeScript로 되어 있는데, 앱 디자인 가이드라인도 완벽하게 지키고 버그도 별로 안 만듦(물론 '별로' 안 만든다는 거지, 여전히 좆박는 부분은 있음). 근데 가성비는 진짜 미쳤다.

혐오에서 애정으로 (Muse Spark 1.3)

Hater to Lover (Muse Spark 1.3)

핵심 요약

Muse Spark 1.3의 뛰어난 가성비와 성능에 감탄하며, 실무 활용 팁과 함께 모델의 윤리적 논란에 대한 사용자들의 의견이 오가는 중입니다.

성능 향상 — 1.2 버전의 실망스러운 성능을 뒤로하고 1.3 버전은 코딩 작업에서 매우 준수한 결과물을 보여줌
가성비 극대화 — 저렴한 토큰 비용과 Opencode Go의 지원으로 대규모 작업에 최적화됨
윤리적 논란 — 모델의 성능은 인정하지만 기업의 데이터 수집 방식과 과거 행보에 대해서는 비판적인 시각이 존재함
실무 활용 팁 — Codex와 연동하여 작업 강도에 따라 설정을 조절하는 것이 효율적임

주요 댓글

r/opencode

대부분의 사용자가 Muse Spark 1.3의 압도적인 가성비와 성능 향상에 만족하고 있으나, 기업의 비윤리적인 행보와 데이터 수집 정책에 대해서는 우려를 표하고 있습니다.

메타는 절대 안 씀.

왜 그렇게 싫어함? 그냥 궁금해서. 난 모델이 성능만 잘 나오면 어디서 만들었든 상관없어서.

많은 사람들이 저커버그의 개인정보 보호 전력을 안 좋아하지만, 솔직히 말해서 그 시절보다는 많이 나아졌음. 다들 페이스북 시절의 안 좋은 기억 때문에 욕하는 거긴 한데, 지금은 상황이 훨씬 나아졌다고. 어쨌든, 엄청 싼 가격에 괜찮은 모델 하나 건진 건 맞음 😭

추천함. 하지만 새로운 DeepSeek 가격 정책이랑 Opencode Go 지원을 고려하면, 다른 Mimo나 DeepSeek 모델 나오기 전까지는 이게 유일하게 합리적인 선택인 듯.

나도 Muse Spark 성능은 좋아함. 근데 회사랑 모델의 역사가 너무 쓰레기임(모델 훈련시키려고 개발자들한테 말도 안 되는 업무 강요해서 몇몇은 사직했고, 메타는 그 모델 가져가면서 동시에 급여 깎았음).

'Contributor' 모델 변종의 데이터 수집 문제도 고려해야 하고.

비슷한 가격과 성능의 모델이 있다면 절대 안 쓰겠지만, 지금 당장은 가격 경쟁력이 너무 압도적임.

모델이 이상하게 행동한다는 보고도 많이 봤는데...

데이터 수집은 확실히 싫음. 근데 내가 짜는 코드는 전부 에이전트가 함. 몇 달 동안 코드 한 줄도 안 읽고(쓰기는 더더욱 안 함) 취미 프로젝트만 하거든. 나한테서 배울 수 있는 거라곤 다른 무료 툴들이 이미 다 하는 것들뿐임. 어떤 건 성능이 떨어지고 어떤 건 더 낫고. 근데 사실 무료 모델들(Opencode Zen, OpenRouter 무료, Nvidia, CGI 등)이 다 제공하는 거잖아. 내 아이디어를 학습하는 건 안 무서움. 왜냐면 네가 생각한 건 이미 수백...

나도 동감. 진짜 개쩌는데 가격 정책이 오래갈 것 같진 않음. 조만간 통수(rugpull) 칠 것 같아서 내 워크플로우를 아예 옮기지는 않을 생각임.

네가 말한 가격은 contribute 모델 기준이야. 일시적인 거고, non-contribute 모델은 훨씬 더 비싸.

솔직히 나도 계속 쓰고 있긴 한데, 좀 찝찝하긴 해.

오늘 내 컴퓨터에서 멀티모달 기능 제대로 써봤는데, 꽤 괜찮더라.

난 여전히 내 로컬 Qwen3.8 27b가 더 좋긴 한데, 속도는 비교도 안 될 정도로 느리지.

대체 왜 max 설정 미만으로 쓰는 거임? 빠르고 비용도 거의 안 드는데.. 난 지금 로우 레벨 프로젝트 좀 하고 있는데, 나한테는 여전히 별로임 🥀

시간.

원문r/opencode