Meta 发布 Muse Code：终端 AI 编程助手，贡献者定价低至每百万 Token 0.10 美元

2026 年 8 月 5 日，Meta 正式发布了 Muse Code，一款基于终端的 AI 编程代理，直接对标 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 。该工具由全新的 Muse Spark 1.2 模型驱动，拥有 100 万 Token 的上下文窗口，完全在开发者的命令行界面中运行，支持 macOS 和 Linux 系统 。

什么是 Meta Muse Code？

Muse Code 是一个在终端中运行的 AI 编程代理，于 2026 年 8 月 5 日发布测试版。它能够跨多个后台代理同时进行代码规划、编写、测试和调试 。开发者只需一行 curl 命令即可安装：

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash

Muse Code 是 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs, MSL）面向市场的核心产品。该部门由首席 AI 官 Alexandr Wang 领导，他在 Meta 向 Scale AI 投资 143 亿美元后于 2025 年 6 月加入公司 。

Muse Spark 1.2 模型

Muse Code 与 Muse Spark 1.2 紧密耦合，后者是 Muse Spark 模型系列中专注于编程的迭代版本 。据 The Register 报道，Meta 专门针对 1.2 版本联合训练了 Muse Code，因此如果通过其他后端运行，该代理的性能可能不完全一致 。

主要模型规格：

• 上下文窗口：1,048,576 Token（100 万），继承自 1.1 版本 。
• 能力：多模态、工具调用、结构化输出，以及更高的首次编程准确率 。
• 持久后台代理：VentureBeat 描述其能够处理“其他 AI 代理无法完成的 24 小时编程任务” 。

该模型是封闭且专有的，标志着 Meta 从此前开源的 Llama 系列路线的一次转变 。

定价：贡献者层级成为焦点

Meta 通过其 Meta Model API 提供 Muse Code 的两个定价层级 。标准层简单明了，但贡献者层更具话题性：

定价层级	输入（每百万 Token）	缓存输入（每百万）	输出（每百万 Token）	Meta 是否使用数据
标准层	$1.25	$0.15	$4.25	否
贡献者层	$0.10	$0.002	$0.20	是

贡献者层的输入价格是标准层的 12.5 倍便宜，输出价格则便宜约 21 倍 。但作为交换，开发者需允许 Meta 使用其提示和输出来训练未来模型 。贡献者层的速率限制为每分钟 60 次请求（标准层为每分钟 3,000 次） 。

每个新 API 账户均可获得 20 美元的免费信用额度 。据 CNBC 报道，Wang 称该定价与 Anthropic 和 OpenAI 的同类产品相比“极具攻击性和吸引力” 。仅标准层的价格就已低至竞争对手旗舰产品价格的四分之一左右 。

竞争定位：低于 Claude Code 和 Codex

Muse Code 进入了一个由 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 主导的市场。通过将标准层价格定为竞品的大约四分之一，并将贡献者层价格压得更低，Meta 显然旨在推动大规模采纳 。

此次发布紧随 Wang 领导下的快速迭代节奏：Muse Spark 1.0 于 2026 年初推出，1.1 版本于 2026 年 7 月 9 日发布（同时开放了 Meta 的首个付费 API），仅 27 天后，集成 Muse Code 的 Muse Spark 1.2 便于 8 月 5 日上线 。

Meta 内部 AI 编程目标

Meta 不仅对外销售 AI 编程工具，也在内部积极部署。根据 Business Insider 等媒体审查的内部文件，Meta 的“Creation Org”（负责 Facebook、Messenger 和 WhatsApp）设定了 2026 年上半年的目标，要求 65% 的工程师使用 AI 工具编写超过 75% 的提交代码 。可扩展机器学习团队则设定了另一个目标：到 2026 年 2 月，50% 至 80% 的代码由 AI 辅助完成 。

CEO Mark Zuckerberg 将此举描述为将 Meta 打造成“AI 原生公司”的一部分 。有报道称，2026 年 3 月底，已有数百名员工因这些 AI 驱动的生产力目标而被解雇 。

可用性和访问

Muse Code 目前独家通过以下渠道提供：

• Meta Model API (dev.meta.ai) —— 需要 API 密钥。
• OpenRouter —— 第三方程模型托管平台。

目前没有独立的桌面或 Web 应用 —— 该工具完全在 macOS 和 Linux 的终端中运行 。美国开发者获得了首批访问权限，但 Meta 随后已将 Meta Model API 的全球可用性扩展至更多地区 。

关键说明：联合训练，不可互换

一个重要细节：Meta 专门针对 Muse Spark 1.2 版本联合训练了 Muse Code，这意味着该代理与该模型版本紧密耦合，如果通过其他模型后端运行，其性能可能不完全一致 。一些报道中提及的内部“MetaCode”代理似乎是 Meta 独立的内部工具；而 Muse Code 是建立于类似原理之上的面向公众的产品 。