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8 月 5 日,Meta 正式发布首款 AI 编程智能体Muse Code(测试版),基于全新模型Muse Spark 1.2运行。这款产品定位明确——凭借远低于竞品的价格,向 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 发起正面挑战[1]。

AI 编程智能体(能自主完成软件工程任务的 AI 系统)是当前 AI 商业化最火热的赛道之一。Claude Code 于 2025 年 12 月上线后迅速走红,OpenAI 随后推出 Codex。Meta 的入局让这个市场从双雄争霸变成三国杀[2]。

Muse Code 的价格策略打得极狠。标准按量付费下,输入每百万 token1.25 美元,输出4.25 美元。更激进的“贡献者版本“——用户同意反馈以协助改进模型——每百万输出 token 仅0.20 美元,折合人民币约1.5 元。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 称这一价格“比按量付费还要便宜 10 倍以上”[2]。

相比竞品:Claude Sonnet 5 输出每百万 token 10 美元,Opus 5 达 25 美元;GPT-5.6 Terra 为 12 美元,Sol 高达 30 美元。Meta 贡献者版的价格不仅是竞品的零头,甚至逼近了以低价著称的 DeepSeek(约 0.18 美元)[3]。

Wang 明确表示:“对于大量工作场景,这款产品从成本角度看非常有吸引力。”他公开承认 Meta 在尖端能力上可能并非领先,但价格才是核心差异点[2]。

价格之外,Muse Code 的技术架构同样值得关注。安装只需一条命令,支持 macOS 和 Linux。核心创新在于异步后台 Agent 系统——多个专门子 Agent 在会话中持续活跃,而非按任务重新创建,大幅降低冗余和延迟[1]。

Muse Spark 1.2 模型与 Muse Code 协同训练。Meta 研究团队用旧版模型生成编码挑战,自行评分候选方案,产出训练数据迭代提升。这种自改进循环(AI 系统通过自我生成训练数据提升能力)让新版本在指令遵循上更加精准[1]。

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图:Muse Spark 1.2 在 Terminal-Bench 2.1 基准测试中与其他编码模型的分数对比(来源:Meta AI Research)

此次发布时机颇具深意。上周 Meta 因营收展望偏弱、自由现金流下滑,股价单周重挫约10%。投资者持续施压,要求展示 AI 投资的回报。Muse Code 正是扎克伯格为 AI 业务开辟独立营收的最新尝试[3]。

除了价格牌,Meta 还打出企业安全牌。Wang 透露公司“开始接受零数据保留(不保留开发者数据用于模型改进)的申请”,称为企业用户的“重要功能”。对一家98% 收入来自在线广告的公司,这一承诺能否兑现还有待观察[2]。

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图:Muse Spark 1.2 在 GPU 核心优化中随工具调用次数的性能加速曲线(来源:Meta AI Research)

从 2025 年 6 月成立超级智能实验室,到 2026 年 4 月推出 Muse Spark,再到如今的 Muse Code,Alexandr Wang 领导下的 Meta AI 正以“以价换量“策略快速切入。价格优势能否弥补能力差距,市场很快就会给出答案。

AI 编程工具的价格战已打到每百万 token 仅几毛钱——你会因为成本优势从 Claude Code 或 Codex 转投 Meta 吗?欢迎分享你的选择。

参考来源:

[1] Meta AI Research - Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2
https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2

[2] 财联社 - Meta推出首款AI编程智能体
https://www.cls.cn/detail/2446805

[3] 搜狐财经 - Meta推出首款AI编程智能体
https://www.sohu.com/a/1059309003_130887

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