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Meta推出首款AI编程智能体,正面挑战Anthropic与OpenAI

Meta推出首款编程Agent

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Meta推出首款AI编程智能体,正面挑战Anthropic与OpenAI。

8月5日,Meta正式发布旗下首款AI编程智能体Muse Code,以大幅低于竞争对手的定价切入这一炙手可热的市场,力图在科技行业最受追捧的AI产品赛道上占据一席之地。

这款产品由Meta AI负责人Alexandr Wang领衔推出。Wang表示,Muse Code可通过单条命令安装,能够承担软件工程的完整任务,涵盖规划变更、编写代码及验证结果等环节。

Muse Code目前以预览版形式上线,基于Meta最新AI模型Muse Spark 1.2运行,两者经协同开发与训练,旨在提升整体编程性能。

此次发布恰逢Meta承压的敏感时间节点。上周,Meta因发布偏弱的营收展望、并披露第二季度自由现金流下滑,股价单周重挫约10%。

投资者持续向管理层施压,要求公司在大规模押注AI基础设施的同时,展示出切实的盈利路径。Muse Code的推出,正是首席执行官马克·扎克伯格为AI业务开辟独立营收来源的最新尝试。

以成本优势正面竞争

Meta在定价上的差异化策略十分鲜明。

Muse Code提供两档收费方案:

  • 按量付费档与标准Muse Spark模型API定价一致,输入费用为每百万token 1.25美元,输出费用为每百万token 4.25美元;
  • 另设"贡献者档",用户同意提供反馈以协助改进模型,可享受每百万输出token仅0.20美元的价格,据Wang介绍,这一价格"比按量付费档还要便宜逾10倍"。

相较之下,竞争对手Anthropic的Claude Code及OpenAI的Codex目前均以约每月20美元的订阅套餐形式提供,超出用量上限后切换为按量付费模式。

按量付费的每百万输出token费率方面,GPT-5.6 Terra为12美元,Sol为30美元,Claude Sonnet 5为10美元,Opus 5为25美元。

Wang明确表示,Meta并非主打尖端能力来参与竞争,而是以价格作为核心差异点。他表示:

对于许多工作流程和使用场景,这是一个非常有吸引力的选项,尤其是从成本角度来看。

产品定位企业开发者市场

Muse Code的底层架构基于一套专为编程项目定制的模型管理框架(harness)。

与市面上其他AI编程智能体类似,用户可自由切换不同AI模型与框架,但Wang强调,由于Meta自研的模型与工具系"协同开发",搭配使用将获得最佳性能。

在分发渠道上,Muse Code与Muse Spark模型API共享同一个Meta开发者页面,同时Muse Spark 1.2也将登陆OpenRouter平台,该平台汇聚了DeepSeek、Z.ai等中国实验室的开源权重模型。

Wang还透露,Meta"正开始接受零数据留存的申请",即公司不会保留开发者数据用于模型改进。他将此定性为"对企业用户而言极为重要的核心功能"。

值得关注的是,Meta 98%的收入来自在线广告,其商业模式高度依赖用户数据,而零数据留存承诺在一定程度上向企业客户展示了数据隔离的诚意。

Meta AI的重塑之路

Muse Code是Meta去年夏天重组AI战略以来的最新成果。

彼时,Meta新设Meta超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs),并于去年6月引入Scale AI联合创始人Alexandr Wang主掌该部门。

作为扎克伯格重振AI战略的核心棋子,Wang随即发起大规模招聘攻势,以数百万美元级薪酬包从顶尖实验室延揽人才,并于今年4月推出新一代AI模型Muse Spark。

Muse Spark 1.1于7月发布,专注于编程能力;此番配套发布的Muse Code与Muse Spark 1.2则进一步深化了这一布局。

Wang拒绝披露Muse Spark系列模型的用户数据,仅表示"采用情况令人振奋,势头强劲"。

在竞品层面,Anthropic的Claude Code自去年12月上线后势头迅猛,推动Anthropic在AI竞赛中跃升为领先者之一;OpenAI亦已推出名为Codex的编程智能体产品。

Meta此番以价格作为突破口,直接对标DeepSeek等同价位产品,后者的每百万输出token价格低至0.18美元,力图在已有巨头盘踞的赛道上打开局面。

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