原标题：Meta(META.US)正面硬刚OpenAI与Anthropic：发布首个AI编程智能体Muse Code，主打低价与“崩溃恢复”能力

作者：智通财经赵锦彬

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智通财经 APP 获悉，在 AI 编程工具赛道日趋拥挤的当下，Meta 终于投下了一枚重磅炸弹。周三，Meta 首席执行官马克·扎克伯格在社交媒体上正式宣布，公司推出其首款 AI 编程智能体——Muse Code（测试版），直接叫板 OpenAI 的 Codex 与 Anthropic 的 Claude Code。

此举意味着 Meta 在生成式 AI 应用层迈出关键一步，也是在其广告主业承压、AI 基础设施疯狂烧钱的背景下，向外界展示的一条全新的变现路径。

性能非最强，但“可靠性”与“低价”成为突破口

Muse Code 并非孤立的产品，它由 Meta 超级智能实验室最新推出的基础模型 Muse Spark 1.2 驱动。根据 Meta 公布的多项基准测试，Muse Code 在编程能力上尚不及顶尖竞品，但其展现出的差异化特征十分明确。

在 Terminal-Bench 2.1 基准测试中，Muse Code 与 Muse Spark 1.2 的组合得分为 82.9%，虽不及 Anthropic Claude Code 在 Opus 5 上跑出的 86.7%，但已成功超越 OpenAI 基于 GPT-5.6 Terra 的 Codex（81.8%）以及 Grok Build（81.6%）。在衡量智能体编码能力的 DeepSWE 1.1 及 Meta 内部编码基准上，其成绩同样处于追赶者位置，分别落后 Opus 5 和 Codex 约 5 到 9 个百分点。

既然纯性能暂未登顶，Meta 将卖点锁定在了工程可靠性与极限性价比上。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在接受对话时直言，与 Anthropic 及 OpenAI 的产品相比，Meta 的打法是“在价格上而非能力上实现差异化”。

Muse Code 推出的“贡献者层级”定价极具杀伤力，其价格甚至不到常规按量付费的十分之一，但前提是选择最低价档的开发者必须主动同意帮助改进模型，这涉及 Meta 使用第三方数据强化底层技术。对于极度敏感的企业用户，Meta 也开始接受“零数据保留”请求，承诺不保留开发者数据用于训练。

为长周期任务而生：崩溃可恢复，能连续运行 24 小时

作为一款具备自主决策能力的编程工具，Muse Code 专为处理大型代码库的复杂软件工程任务设计。它能自主完成规划修改、编写代码、验证结果等全流程，并可同时协调多个持久化的子智能体并行处理，以提升解决难题的速度和准确性。

其中最受开发者关注的一项特性是其运行时机制。该系统会把每一次模型调用、工具运行、审批与编辑记录到本地事件日志中，形成唯一的可信数据源。这意味着，如果智能体在长时间运行中遭遇崩溃或中断，它能够从断点精确恢复，无需重头再来。在竞品尚未将此作为核心卖点时，Meta 认为这是对开发长周期、高复杂度任务的程序员最具吸引力的特性。

在一项压力测试中，Muse Code 在英伟达 Hopper GPU 上对内核进行了超过 1000 次工具调用的迭代优化，整个任务持续时长达 24 小时。此外，Muse Code 还展示了强大的多模态能力：在一则演示中，用户仅向终端丢入了一段房屋的航拍视频文件，Muse Code 便能解读视频内容，直接生成一个具备预订功能的、视觉丰富的网站。

AI 战略重整：Alexandr Wang 带队，急于证明变现能力

Muse Code 的亮相，是扎克伯格重整 AI 战略后的核心成果。去年 6 月加入并执掌 Meta 超级智能实验室的 Alexandr Wang，是这一转型的中心人物。此前，Meta 的自研模型在编程等关键能力上明显落后于 ChatGPT 与 Claude，扎克伯格上月也曾公开承认这一点，并透露公司内部已在使用前一版本的 Muse Spark 构建应用功能。

此次将编程智能体推向市场，正值 Meta 的财务敏感期。上周，Meta 股价因公司给出疲软的营收预期并披露第二季度自由现金流大幅萎缩而应声下跌。市场普遍担忧其每年向数据中心及相关算力设施投入的巨额资金能否带来相应回报。Muse Code 提供的付费 API 接口，正是扎克伯格在占公司收入 98% 的广告业务之外，利用 AI 直接创收的重要尝试。

Wang 透露，目前开发者可在 Meta 的开发者页面通过 API 按需付费使用 Muse Code，该模型后续也将登陆托管 DeepSeek 等热门开源模型的 OpenRouter 平台。

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