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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