Meta的AI编码技术可能会引发新一轮AI价格战。

Meta 于 8 月 5 日携其基于终端的编码代理 Muse Code 和专注于编码的 AI 模型 Muse Spark 1.2 进入 AI 编码竞赛，直接瞄准了 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex。.

Meta 声称 Muse Code 的设计初衷是用于开发大型代码库，而非创建单个代码片段。与开源的 Llama 模型不同，Muse Code 是一款适用于 macOS 和 Linux 的付费软件，并与 Muse Spark 1.2 紧密集成。.

首席执行官 马克·扎克伯格 声称，该智能体能够“在大型代码库中执行完整的软件工程任务：规划变更、编写代码、验证结果”。他还补充说，内部测试表明，该智能体能够同时创建六种不同的游戏功能，且不会出现任何问题。此外，他还暗示未来将会推出其他开源人工智能软件。

Meta 在它主要关注的市场中的地位如何？

Meta 正在进入一个由 Anthropic 和 OpenAI 等公司 主导的，而 Cursor 等一些初创公司已经看到了对基于 AI 的软件工程工具的需求。

Meta 观察到， Muse Spark 1.2 在某些方面可能具有竞争力，但远未达到市场领先水平。它在 Terminal-Bench 2.1 测试中仅获得 82.9% 的分数，虽然超过了 GPT-5.6 Terra 和 Grok 4.5，但在该基准测试中输给了 Anthropic 的 Opus 5。Muse Spark 1.2 在 DeepSWE 1.1 基准测试中的表现也平平，仅排名第三，Opus 5 荣获冠军。

第三方测试也得出了相同的结果。根据人工智能分析的智能指数，Muse Spark 1.2 在 186 个模型中排名第 14 位，得分为 54 分，高于 32 分的中位数。它延迟低，价格也相对较低，这意味着 Meta 更注重性能和价格之间的平衡，而不是追求极致的性能。.

Muse Spark 1.2 与 DeepSeek V4 的价格对比如何？

如果开发者能够接受这种权衡，定价可能会成为 Meta 最大的竞争优势之一。.

路透社援引 Artificial Analysis 的报道称，DeepSeek V4-Flash 是基准测试中运行成本最低、应用最广泛的 AI 模型，这使得 DeepSeek V4 系列成为竞争前沿模型的关键定价基准。

Muse Spark 1.2 提供两种不同的定价方案。其标准 API 定价为每百万个输入令牌 1.25 美元，缓存输入令牌 0.15 美元，以及每百万个输出令牌 4.25 美元。Meta 为已批准的提示和响应提供贡献者价格，价格大幅降低至每百万个输入令牌 0.10 美元，缓存输入令牌 0.01 美元，以及每百万个输出令牌 0.20 美元。.

DeepSeek 对 V4-Flash 的收费标准为：每百万个输入令牌、缓存输入令牌和输出令牌分别收取 0.14 美元、0.0028 美元和 0.28 美元。而 V4-Pro 的价格则根据 API 说明中的高峰时段和非高峰时段而有所不同，分别为 0.435 美元、0.0145 美元和 0.87 美元。

以上对比展示了两种不同的定价策略。就常规价格而言，Muse Spark 1.2 比 DeepSeek 的两款产品都要贵。然而，在“贡献者”套餐下，Meta 的输入输出价格低于 V4-Flash 和 V4-Pro，使其成为符合条件且愿意共享数据的用户最经济实惠的选择之一。.

DeepSeek的价格优势可能不会永远持续下去。有报道称，DeepSeek计划大幅 提高其人工智能服务的价格， 但具体涨幅尚未公布。如果新价格得以实施，DeepSeek与其他tron行业巨头

对持续后台代理的押注

Meta 代理的独特之处可能在于其架构，而不是其基准测试结果。.

根据该公司的工程文档，Muse 使用持久化后台代理，在每次开发会话期间保持代码库的后台上下文，而不是在每次请求时都从零开始。在处理大型项目时，Muse 会将待执行的任务分配到多个独立的 Git 工作树，以便子代理可以在不影响开发者主工作区的情况下运行各自的任务。

Meta 也非常注重可靠性。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，这样即使会话中断，也能从检查点继续执行，而无需重新开始。该公司已在一项持续 24 小时的 GPU 内核工程作业中，对该系统进行了超过 1000 次工具调用的测试，这凸显了其在长时间自主软件工程方面的强大功能。.

此次发布也加剧了全球人工智能领域的竞争。Meta的加入，除了Anthropologie、OpenAI和DeepSeek之外，为软件开发者提供了一个更可靠的市场竞争者，迫使人工智能供应商在编码技术和定价模式方面展开竞争。这可能带来更快的产品发布速度、更低的推理成本，以及更多有助于软件工程的高级人工智能编程工具的普及。.

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