Meta低价模型与可恢复编程Agent登场

Meta 发布了全新的 Muse Spark 1.2 模型，以及首款专用 coding agent。最便宜的套餐中，每百万输出 token 仅需 0.2 美元，但用户需要以自己的数据作为交换。此外，其 benchmark 还存在一个非常明显的缺口。

据 Meta 介绍，Muse Spark 1.2 主要是今年早些时候发布的 Muse Spark 1.1 的编程能力升级版。该公司声称，新模型在代码生成、调试以及理解和推理大型代码库方面均有所提升。Meta 为编程任务投入了更多训练算力，并扩大了训练环境的数量。

该模型主要针对长时间运行的任务进行训练，例如生成完整的代码仓库或独立开展研究。为了在这些长时间会话中始终沿着正确方向推进，它会提前规划步骤、围绕固定目标开展工作，并压缩此前的上下文，而不是直接将其截断。

部分训练数据来自上一代模型本身。Muse Spark 1.1 负责生成编程任务和指令模板，然后对尝试得到的解决方案进行评分，评估其满足要求的程度。Meta 表示，这一过程能让 1.2 比上一代模型更准确地遵循复杂指令。

Meta 引用了 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE v1.1，以及来自其自有代码库的 440 项任务作为依据，并将 Spark 1.2 与 Grok 4.5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Terra（并非 OpenAI 更强的 Sol 模型）和 Gemini 3.6 Flash 进行了比较。Spark 1.2 相较 Spark 1.1 有明显进步，但并非总能缩小与顶尖模型之间的差距。

Meta 自己公布的方法说明也承认，这套测试环境并未针对竞品模型进行调优，因此可能无法反映它们的最佳成绩。查看其他排行榜也能证实这一点：例如，Opus 5 在其他榜单上的得分比 Meta 图表中的成绩高出约两个百分点。Kimi K3 也出现在 Meta 的方法说明文档中。该公司称自己测试了这款开放模型，但已发布的 benchmark 中却没有 K3。在 Terminal-Bench 2.1 上，K3 仅以微弱差距落后于 Opus 5，同时大幅领先 Spark 1.2。

DeepSWE 的测试结果同样无法与官方排行榜直接比较，因为每个模型都运行在各自的 Agent 中。这是因为 Meta 在发布新模型的同时，也推出了自家的 Agent，作为 Claude Code 和 OpenAI Codex 的替代方案。

Agent 崩溃后会从中断处原样继续

Muse Code 在终端中运行，只需一条命令即可安装，与 Claude Code 和 OpenAI Codex 类似。它的规划模式也会让人感到熟悉：/plan 会生成一份需要用户批准的计划。较为少见的是与之配套的 /grill，它会在执行前对计划进行压力测试，找出其中的薄弱环节。此外还有 /goal，用于推动 Agent 朝着固定目标前进。

真正的新功能在于这款工具处理 sub-agent 的方式。Meta 的辅助 Agent 会在整个会话期间保持活跃，并在有内容需要分享时主动汇报，而不是为某项子任务临时启动，完成后便立即关闭。这应该可以减少重复研究。

Muse Code 还提供了崩溃后的快速恢复功能。Agent 会把每一次模型调用、每一次批准操作和每一项变更都记录到本地协议文件中。竞争对手同样会保留完整日志，但 Meta 声称自己的记录更加精确：Muse Code 在崩溃后可以从中断的确切位置继续，而无须重新读取完整上下文。

用训练数据换取折扣

Wang 表示，Meta 的竞争重点是价格，而非能力。标准定价与 1.1 版本相同：每百万输入 token 1.25 美元，每百万输出 token 4.25 美元，价格相对便宜。新推出的套餐则把每百万输出 token 的价格降至仅 0.2 美元，但要求用户共享数据，用于改进模型。

西方竞争对手对每百万输出 token 的收费在 10 至 30 美元之间，而中国服务商的起步价为 0.18 美元。Kimi K3 是 Meta benchmark 中最显眼的缺席者，其价格为每百万输入 token 3 美元、每百万输出 token 15 美元，不过命中缓存后，输入价格会降至仅 0.3 美元。

Meta 的股价上周下跌了 10%。该公司 98% 的收入来自广告业务。

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