如果開發者允許 Meta 使用他們的提示進行訓練，他們就能以 21 倍的價格獲得 Muse Spark 的使用權。

Meta 於 9 月 2 日發佈了 Muse Spark 1.3，提供兩種定價方案。.

允許 Meta 使用他們的提示和輸出進行訓練的開發者只需支付標準費率的二十一分之一。.

Muse Spark 的緩存代幣數量減少了 75 倍

標準方案下，一百萬個輸入代幣售價 1.25 美元，一百萬個輸出代幣售價 4.25 美元。貢獻者方案則將價格分別降至 10 美分和 20 美分，平均節省約 95%。.

最大的折扣體現在緩存輸入令牌上，它允許開發者重用上下文而無需支付重新處理費用。緩存輸入令牌的價格從每百萬個令牌 0.15 美元降至 0.002 美元，降幅高達 75 倍，對於重複運行的工作流來說幾乎是免費的。.

作爲交換，開發者放棄了對其數據的控制權。貢獻者層級的所有提示、響應和使用模式都會被納入 Meta 的訓練流程中。.

標準版允許用戶每分鐘發出 3000 個請求，但貢獻者權限僅允許用戶每分鐘發出 100 個請求。這對於生產規模的功能來說請求量太少了。.

Meta 暫停了 內部員工 trac計劃

Meta Superintelligence Labs 是 Muse Spark 系列背後的部門，他們製造這些型號是爲了填補特定的市場空白。.

Facebook、Instagram 和 WhatsApp 產生了海量的對話和視覺數據。然而，它們提供的高質量編碼交互數據卻很少，而這些數據正是智能體工具改進所必需的。.

開源硬件 Pi 的開發者 Mario Zechner 表示，從 2025 年 4 月到 10 月，編碼代理能力的提升主要是因爲 Claude Code 默認存儲用戶會話並將其輸入到強化學習訓練中。.

Meta公司在獲取素材方面遇到了困難。該公司內部一個 trac員工電腦使用情況的項目受到了嚴厲批評，並於6月份被暫停。.

普林斯頓大學計算機科學教授 Arvind Narayanan 指出，即使像 Claude Max 和 ChatGPT Pro 這樣的消費者訂閱服務價格低 10 到 20 倍，大型公司仍然堅持使用按代幣計費的企業計劃，因爲企業計劃可以防止他們的數據被用於訓練。.

Narayanan 認爲 Meta 的提議可能會讓這些公司在區分專有數據和他們樂意以折扣價交換的數據時更加謹慎。.

Meta 的定價指南在談到貢獻者級別時表示： “它降低了原型設計、測試集成和擴展實驗的門檻，在這些情況下，使用您的數據進行訓練是可以接受的。”

Meta 於 2026 年 8 月在 Muse Spark 1.2 中嘗試了雙層結構。Muse Spark 1.3 具有 100 萬個標記的上下文窗口，可以在單個會話中容納約 75 萬個單詞，並聲稱與之前的版本相比，完成複雜任務所需的工具調用更少。.

Anthropic 降低了其新款 Fable 和 Mythos 模型的緩存代幣成本，而 OpenAI 在 7 月底降低了其所有最新模型的價格。.

OpenAI 從其免費 ChatGPT 層級的用戶那裏獲取訓練數據，而 Anthropic 對數據有更嚴格的規定。.

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