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 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:
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 。
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 。
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 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 。
Muse Code 目前独家通过以下渠道提供:
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 。
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 。