Meta 周三正式发布首款人工智能编码代理 Muse Code，并将底层模型的输入价格定在每百万 token 1.25 美元，明显低于 Anthropic 和 OpenAI 的同类产品，意图以“价格战”撬动开发者市场。

Muse Code 公测主攻大规模代码库

Muse Code 以命令行工具形态存在，可一条命令完成安装，主要负责规划、撰写与校验代码，面向的是大型代码仓库的整体开发任务，而非传统“逐行补全”的辅助模式。首席执行官 马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg） 在接受采访 时表示，该代理可以承担完整的软件工程工作流。

当前 Muse Code 仍处于 Beta 阶段，运行在针对编码场景优化的 Muse Spark 1.2 模型之上，这一版本是 Meta 与代理产品同步开发、联合训练的产物。

当任务规模过大时，Muse Code 会自动拆分为多个子代理并行处理，各自运行在隔离的工作树中，从而避免直接改动开发者当前工作副本。例如在一项内部测试中，该代理曾在同一时间为一款游戏同时 开发 六个新功能，且未出现冲突。

Alexandr Wang：价格压到 Claude Code 和 Codex 之下

负责 Meta 超级智能实验室的 Alexandr Wang 表示，公司刻意在“性价比”而非“极致性能”上发力，Muse Code 将是大量日常开发流程的“高效平价工具”。

开发者在标准计费档位下需支付每百万输入 token 1.25 美元、每百万输出 token 4.25 美元。若选择“贡献者档位”，价格可 降到 标准价的十分之一以下，但前提是用户必须同意 Meta 记录其使用方式，并将相关数据回流模型训练。

愿意支付标准（更高）价格的企业客户，则可以完全将自身代码与项目数据排除在 Meta 训练管线之外，以保障知识产权和数据安全。

上周，Meta 刚因给出偏弱的收入指引及二季度自由现金流下滑而遭遇股价大跌，投资者对其巨额资本开支何时见效颇为焦虑。到目前为止，代码生成被证明是生成式 AI 最具变现能力的应用方向之一，而扎克伯格亟须找到路径，为其在数据中心上投入的数千亿美元“回本”。

Muse Spark 在 DeepSWE 榜单仍落后头部对手

即便如此，Meta 的技术卖点仍需接受性能对比的检验。Muse Spark 1.1 在 DeepSWE 1.1 榜单上仅 取得 53% 的得分。DeepSWE 是针对编码代理设计的评测集，涵盖 113 个长周期的软件工程任务，以统一框架衡量模型的端到端开发能力。

今年 7 月中发布的 GPT-5.6 Sol 在同一测试中的成绩为 73%，而 Claude Opus 5 则达到 74%。
Meta 在 7 月初推出 Muse Spark 1.1 时曾强调其相较首个版本“有显著提升”，公司内部研究团队已经在日常开发中频繁使用，但就榜单表现来看，仍显著落后最强竞品。

数周之后，一位公司副总裁要求全公司工程师每周至少通过内部代理 MetaCode 提交一条代码修复，让这些真实修改案例反哺后续模型的训练迭代。

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