如果开发者允许 Meta 使用他们的提示进行训练，他们就能以 21 倍的价格获得 Muse Spark 的使用权。

Meta 于 9 月 2 日发布了 Muse Spark 1.3，提供两种定价方案。.

允许 Meta 使用他们的提示和输出进行训练的开发者只需支付标准费率的二十一分之一。.

Muse Spark 的缓存代币数量减少了 75 倍

标准方案下，一百万个输入代币售价 1.25 美元，一百万个输出代币售价 4.25 美元。贡献者方案则将价格分别降至 10 美分和 20 美分，平均节省约 95%。.

最大的折扣体现在缓存输入令牌上，它允许开发者重用上下文而无需支付重新处理费用。缓存输入令牌的价格从每百万个令牌 0.15 美元降至 0.002 美元，降幅高达 75 倍，对于重复运行的工作流来说几乎是免费的。.

作为交换，开发者放弃了对其数据的控制权。贡献者层级的所有提示、响应和使用模式都会被纳入 Meta 的训练流程中。.

标准版允许用户每分钟发出 3000 个请求，但贡献者权限仅允许用户每分钟发出 100 个请求。这对于生产规模的功能来说请求量太少了。.

Meta 暂停了 内部员工 trac计划

Meta Superintelligence Labs 是 Muse Spark 系列背后的部门，他们制造这些型号是为了填补特定的市场空白。.

Facebook、Instagram 和 WhatsApp 产生了海量的对话和视觉数据。然而，它们提供的高质量编码交互数据却很少，而这些数据正是智能体工具改进所必需的。.

开源硬件 Pi 的开发者 Mario Zechner 表示，从 2025 年 4 月到 10 月，编码代理能力的提升主要是因为 Claude Code 默认存储用户会话并将其输入到强化学习训练中。.

Meta公司在获取素材方面遇到了困难。该公司内部一个 trac员工电脑使用情况的项目受到了严厉批评，并于6月份被暂停。.

普林斯顿大学计算机科学教授 Arvind Narayanan 指出，即使像 Claude Max 和 ChatGPT Pro 这样的消费者订阅服务价格低 10 到 20 倍，大型公司仍然坚持使用按代币计费的企业计划，因为企业计划可以防止他们的数据被用于训练。.

Narayanan 认为 Meta 的提议可能会让这些公司在区分专有数据和他们乐意以折扣价交换的数据时更加谨慎。.

Meta 的定价指南在谈到贡献者级别时表示： “它降低了原型设计、测试集成和扩展实验的门槛，在这些情况下，使用您的数据进行训练是可以接受的。”

Meta 于 2026 年 8 月在 Muse Spark 1.2 中尝试了双层结构。Muse Spark 1.3 具有 100 万个标记的上下文窗口，可以在单个会话中容纳约 75 万个单词，并声称与之前的版本相比，完成复杂任务所需的工具调用更少。.

Anthropic 降低了其新款 Fable 和 Mythos 模型的缓存代币成本，而 OpenAI 在 7 月底降低了其所有最新模型的价格。.

OpenAI 从其免费 ChatGPT 层级的用户那里获取训练数据，而 Anthropic 对数据有更严格的规定。.

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