Meta的AI编程工具或再掀AI价格战_新闻

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Meta的AI编程工具或再掀AI价格战

2026-08-06 18:27:24

Meta 进军 AI 编程领域

8 月 5 日，Meta 正式加入 AI 编程竞赛，推出了基于终端的编程代理 Muse Code 以及专注于编程的 AI 模型 Muse Spark 1.2，直接对标 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex。

Meta 声称，Muse Code 旨在用于大型代码库的软件开发，而非生成零散的代码片段。与 Meta 开源的 Llama 模型不同，Muse Code 是收费软件，支持 macOS 和 Linux，并与 Muse Spark 1.2 深度集成。

CEO 马克·扎克伯格表示，该代理能够“完成跨大型代码仓库的完整软件工程任务：规划变更、编写代码、验证结果”。他补充道，内部测试表明，该代理能够同时创建六种不同的游戏功能且毫无问题，同时还暗示未来将推出其他开源 AI 软件。

Meta 在观望已久的市场中如何定位

Meta 正在进入一个由 Anthropic 和 OpenAI 等公司主导的市场，而像 Cursor 这样的初创公司早已察觉到市场对 AI 软件工程工具的需求。

Meta 观察到，Muse Spark 1.2 在某些方面具备竞争力，但远未达到市场领先地位。它在 Terminal-Bench 2.1 基准测试中仅获得 82.9% 的分数，超过了 GPT-5.6 Terra 和 Grok 4.5，但输给了 Anthropic 的 Opus 5。在 DeepSWE 1.1 基准测试中，Muse Spark 1.2 的表现也中规中矩，排名第三，Opus 5 则位居榜首。

第三方测试也印证了这一点。根据分析，Muse Spark 1.2 在 186 个模型中排名第 14 位，智能指数得分为 54，高于中位数 32。其延迟表现良好，价格相对较低，这表明 Meta 更注重性能与价格之间的平衡，而非追求顶尖性能。

Muse Spark 1.2 与 DeepSeek V4 的定价对比

定价可能成为 Meta 最大的竞争优势之一——前提是开发者愿意接受这种权衡。

据报道，DeepSeek V4-Flash 是基准测试中运行成本最低的广泛使用 AI 模型，因此 DeepSeek V4 系列成为其他前沿模型的关键定价基准。

Muse Spark 1.2 提供两种定价方案。其 API 标准定价为：每百万输入令牌 1.25 美元，缓存输入令牌 0.15 美元，每百万输出令牌 4.25 美元。Meta 还提供“贡献者”价格，针对经过批准的提示和响应，价格大幅降低：输入令牌 0.10 美元，缓存输入令牌 0.01 美元，输出令牌 0.20 美元。

DeepSeek V4-Flash 的定价分别为：每百万输入令牌 0.14 美元，缓存输入令牌 0.0028 美元，输出令牌 0.28 美元。而 V4-Pro 的价格则根据 API 描述中的高峰和低谷时段有所不同，分别为 0.435 美元、0.0145 美元和 0.87 美元。

以上对比显示了两种不同的定价策略。在常规定价下，Muse Spark 1.2 比 DeepSeek 的两款模型都更贵。然而，在“贡献者”层级下，Meta 的输入和输出价格均低于 V4-Flash 和 V4-Pro，这使得它成为愿意共享数据的合格用户可用的最便宜产品之一。

DeepSeek 的价格优势可能不会持久。有报道称，DeepSeek 计划对其 AI 服务进行大幅提价，具体细节尚未公布。如果新价格实施，可能会缩小 DeepSeek 与业内其他强劲对手之间的差距。

押注持久化后台代理

Meta 代理的突出特点可能在于其架构，而非基准测试成绩。

据 Meta 的工程笔记所述，Muse 使用持久化后台代理，在每次开发会话中保持代码仓库的上下文，而不是每次请求都从头开始。在处理大型项目时，Muse 会将任务分配到多个独立的 Git 工作树中，以便子代理在运行任务时不影响开发者的主工作区。

Meta 还注重可靠性。每次模型调用、工具运行和文件编辑都会记录在本地事件日志中，使得中断的会话能够从检查点继续，而非重新开始。Meta 已在持续 24 小时的 GPU 内核工程任务中测试了该系统，涉及超过 1000 次工具调用，凸显了其对长期运行、自主软件工程的重视。

此次发布也加剧了全球 AI 领域的竞争。Meta 的加入为软件开发者在 Anthropic、OpenAI 和 DeepSeek 之外提供了一个可靠的市场竞争者，迫使 AI 供应商在编程技能和定价模型上展开竞争。这可能导致产品更快推出、推理成本更低，以及更先进的 AI 编程工具更广泛地普及，从而助力软件工程。

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