Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Code，将其定位为竞争对手产品的低价替代方案，此举标志着该公司正试图向Anthropic和OpenAI发起挑战。
据悉，Muse Code是Meta人工智能负责人Alexandr Wang主导推出的最新重磅产品。Wang目前执掌Meta超级智能实验室，并负责公司基础模型的研发工作。
Wang表示：“我们认为，对于大量工作流程和应用场景而言，这款产品都可能成为一个非常好的选择，尤其是在成本方面具有明显优势。”
他透露，目前已有部分Meta员工开始在内部使用Muse Code，并预计内部使用规模将进一步扩大。
AI编程智能体能够帮助用户开发项目并完成软件工程任务，而无需亲自编写代码。Anthropic旗下Claude Code于去年12月迅速走红，推动该公司在AI竞争中占据领先位置。随后，OpenAI也推出了自己的类似产品Codex。
与竞品类似，Muse Code旨在帮助用户在单一界面内更轻松地开发应用程序，同时管理大量由AI驱动的数字智能体，这些智能体可为软件开发全流程提供支撑。
“Muse Code是一款终端编程智能体，与目前市场上的许多其他编程智能体类似。”Wang表示，“用户只需一条命令即可完成安装，随后便可用于处理各类完整的软件工程任务，包括规划变更、编写代码以及验证结果。”
Meta表示，Muse Code目前以测试版的形式推出，并与Meta最新AI模型Muse Spark 1.2协同运行。
与Meta在7月发布的Muse Spark 1.1模型类似，新版本模型主要针对代码编写任务进行了优化。
不过，Wang指出，最新版Muse Spark模型与前代版本的关键区别在于，该模型是与Muse Code同步开发和训练的，这显著提升了整体编程性能。
开发者可以通过按量付费模式使用Muse Code。Wang表示，该定价方式与Meta此前发布Muse Spark 1.1时采用的API价格体系类似，即每百万输入token收费1.25美元；每百万输出token收费4.25美元。
此外，Wang表示，Muse Code还提供“贡献者版本”，用户可以以显著更低的成本使用该服务。他称，该版本价格“甚至比按量付费模式低10倍以上”。
Wang指出，Meta正在通过价格优势而非最前沿的模型能力，来区分其AI编程工具和Muse Spark系列模型。
他表示，与目前广受欢迎的Claude Code、Codex以及相关技术相比，Meta的产品在尖端能力方面可能并非领先，但公司希望凭借更低成本吸引开发者。
此外，Wang透露，Meta也开始接受用户提出的“零数据保留”请求，即公司不会保留开发者数据用于模型改进或其他用途。他称这是"一项重要的企业级功能，对许多用户而言至关重要"。
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