該模型於 2026 年 6 月 29 日正式上線生產，目前正積極為平台用戶提供服務 ，可在模型選擇器中找到，並會根據任務類型自動排程 。

Base 1 如何訓練：數據飛輪

關鍵差異在於訓練資料。Base44 使用其所謂的「數千萬次真實使用者互動」來訓練 Base 1——包含平台上建立的每一個應用程式、寫下的每一條提示，以及每一次修正錯誤 。這是任何通用模型供應商都無法取得的獨家資料。

Base44 上的每一次使用者會話都會產生一個回饋訊號：使用者寫下提示、系統生成程式碼、使用者選擇接受或迭代。隨著時間推移，這會形成一個資料集，精準捕捉非開發者（以及開發者）如何用自然語言描述他們的需求，以及哪些生成結果實際上能運作。正如 TechCrunch 報導，這個資料集讓 Base44「在非開發者如何實際建構軟體這個層面上，擁有任何通用模型都無法比擬的背景脈絡」。

公司將這項資料護城河視為其關鍵的「防禦性」優勢——這個詞在相關報導中反覆出現 。

相較於 OpenAI 和 Anthropic 模型在氛圍編碼上的優勢

Base44 過去完全依賴 OpenAI 和 Anthropic 的外部模型 。轉向自有模型堆疊帶來以下具體優勢：

• 專屬最佳化效能：Base 1 專注於從自然語言生成網路應用程式程式碼這個狹隘任務，而非通用聊天機器人或程式設計助手。Shlomo 表示，該模型專注於「特定開發環境」，有別於通用模型 。
• 成本與延遲控制：運行自有模型堆疊能減少對第三方 API 定價和速率限制的依賴，為用戶提供更快、更便宜的推論服務 。
• 數據回饋迴圈：Base44 上的每一次使用者互動都會進一步改善 Base 1。競爭對手如 Replit 或 Lovable 因租用 Claude 或 GPT-4，無法創造這種複合優勢——因為他們無法收集相同的訓練訊號，即使收集了，也無法用這些資料來微調別人的專屬模型 。
• 完整技術棧所有權：Base44 正成為一個「垂直整合的氛圍編碼平台，擁有自己的資料庫、自己的基礎架構，以及自己的模型」。這消除了自 GPT 時代以來一直困擾 AI 新創公司的「套殼」風險 。

簡而言之：Base 1 的表現已可與它所取代的基礎模型（包括 Claude Sonnet 4）競爭，而且由於訓練資料既獨家又不斷增長，預計改進速度會更快 。

垂直整合：從套殼到平台

Base44 從一個成立僅六個月、由創辦人單獨創立的新創公司，發展為垂直整合平台的旅程，始於 2025 年 6 月被 Wix 收購。

Wix 以約 8,000 萬美元現金 收購 Base44，並附帶截至 2029 年的績效獎勵 。當時 Base44 才成立六個月，團隊只有八個人 。這項收購是 Wix 從網站建置擴展到全端應用程式開發策略的一部分 。

Base 1 的推出，透過在 Base44 現有基礎架構（平台已擁有自己的資料庫、驗證、託管和部署管道）上增加 AI 模型層，完成了垂直整合。Shlomo 將此舉定位為追求「成本、速度和掌控權」——他表示公司目標是透過擁有完整技術棧，為客戶提供「更快、更便宜」的服務 。

這項策略正在奏效。Base44 在 2025 年底（收購後僅數月）達到 4,000 萬至 5,000 萬美元年經常性收入 (ARR)，並在 2026 年 3 月達到 1 億美元 ARR 。

氛圍編碼市場：46 億美元並以 38% 年複合成長率增長

Base 1 推出之際，這個市場已從 2023 年初的一個小眾概念，爆炸性成長為 2026 年一個 46 億美元的類別。多個獨立來源 consistently 報告以下數據 ：

• 46 億美元——2026 年氛圍編碼市場規模
• 約 38% 年複合成長率 (CAGR)——預測的年複合成長率
• 123 億美元——2027 年預測市場規模

這些數據廣泛被 The Business Research Company、Second Talent、Useluminix 以及 Kristian Larsen 的分析等市場研究引用 。Congruence Market Insights 的另一項市場規模估算則將更廣泛的提示式開發市場在 2024 年估值為 38.9 億美元，並預測到 2032 年將以 32.5% 的年複合成長率增長 。

到 2026 年，全球 41–46% 的新程式碼是由 AI 生成的，高於 2023 年的約 10% 。單就氛圍編碼領域而言，其成長速度幾乎是它所從出的更廣泛無程式碼/低程式碼市場的兩倍 。

這對氛圍編碼軍備競賽意味著什麼

Base44 的此舉標誌著氛圍編碼市場正進入一個新階段。第一階段是證明自然語言應用程式建置是可行的——這個階段已經結束。第二階段則是關於防禦性和差異化。擁有自己模型堆疊的公司可以更快迭代、控制成本，並建立競爭對手難以複製的數據護城河。

正如一則產業分析所述：「你的競爭對手 Replit 可以從 Anthropic 租用 Claude。今天它運作得很好。但六個月後，Base44 的模型將在數億次真實應用程式建置互動的資料上完成訓練，這是其他任何人都沒有的。」

對於開發者和非開發者而言，實際的好處是更好、更快、更便宜的應用程式生成。對整個產業來說，這提高了賭注：氛圍編碼的軍備競賽變得更加昂貴，而擁有自己的 AI 模型正成為領先者的基本門檻。

該模型於 2026 年 6 月 29 日正式上線生產，目前正積極為平台用戶提供服務 ，可在模型選擇器中找到，並會根據任務類型自動排程 。

Base 1 如何訓練：數據飛輪

關鍵差異在於訓練資料。Base44 使用其所謂的「數千萬次真實使用者互動」來訓練 Base 1——包含平台上建立的每一個應用程式、寫下的每一條提示，以及每一次修正錯誤 。這是任何通用模型供應商都無法取得的獨家資料。

Base44 上的每一次使用者會話都會產生一個回饋訊號：使用者寫下提示、系統生成程式碼、使用者選擇接受或迭代。隨著時間推移，這會形成一個資料集，精準捕捉非開發者（以及開發者）如何用自然語言描述他們的需求，以及哪些生成結果實際上能運作。正如 TechCrunch 報導，這個資料集讓 Base44「在非開發者如何實際建構軟體這個層面上，擁有任何通用模型都無法比擬的背景脈絡」。

公司將這項資料護城河視為其關鍵的「防禦性」優勢——這個詞在相關報導中反覆出現 。

相較於 OpenAI 和 Anthropic 模型在氛圍編碼上的優勢

Base44 過去完全依賴 OpenAI 和 Anthropic 的外部模型 。轉向自有模型堆疊帶來以下具體優勢：

• 專屬最佳化效能：Base 1 專注於從自然語言生成網路應用程式程式碼這個狹隘任務，而非通用聊天機器人或程式設計助手。Shlomo 表示，該模型專注於「特定開發環境」，有別於通用模型 。
• 成本與延遲控制：運行自有模型堆疊能減少對第三方 API 定價和速率限制的依賴，為用戶提供更快、更便宜的推論服務 。
• 數據回饋迴圈：Base44 上的每一次使用者互動都會進一步改善 Base 1。競爭對手如 Replit 或 Lovable 因租用 Claude 或 GPT-4，無法創造這種複合優勢——因為他們無法收集相同的訓練訊號，即使收集了，也無法用這些資料來微調別人的專屬模型 。
• 完整技術棧所有權：Base44 正成為一個「垂直整合的氛圍編碼平台，擁有自己的資料庫、自己的基礎架構，以及自己的模型」。這消除了自 GPT 時代以來一直困擾 AI 新創公司的「套殼」風險 。

簡而言之：Base 1 的表現已可與它所取代的基礎模型（包括 Claude Sonnet 4）競爭，而且由於訓練資料既獨家又不斷增長，預計改進速度會更快 。

垂直整合：從套殼到平台

Base44 從一個成立僅六個月、由創辦人單獨創立的新創公司，發展為垂直整合平台的旅程，始於 2025 年 6 月被 Wix 收購。

Wix 以約 8,000 萬美元現金 收購 Base44，並附帶截至 2029 年的績效獎勵 。當時 Base44 才成立六個月，團隊只有八個人 。這項收購是 Wix 從網站建置擴展到全端應用程式開發策略的一部分 。

Base 1 的推出，透過在 Base44 現有基礎架構（平台已擁有自己的資料庫、驗證、託管和部署管道）上增加 AI 模型層，完成了垂直整合。Shlomo 將此舉定位為追求「成本、速度和掌控權」——他表示公司目標是透過擁有完整技術棧，為客戶提供「更快、更便宜」的服務 。

這項策略正在奏效。Base44 在 2025 年底（收購後僅數月）達到 4,000 萬至 5,000 萬美元年經常性收入 (ARR)，並在 2026 年 3 月達到 1 億美元 ARR 。

氛圍編碼市場：46 億美元並以 38% 年複合成長率增長

Base 1 推出之際，這個市場已從 2023 年初的一個小眾概念，爆炸性成長為 2026 年一個 46 億美元的類別。多個獨立來源 consistently 報告以下數據 ：

• 46 億美元——2026 年氛圍編碼市場規模
• 約 38% 年複合成長率 (CAGR)——預測的年複合成長率
• 123 億美元——2027 年預測市場規模

這些數據廣泛被 The Business Research Company、Second Talent、Useluminix 以及 Kristian Larsen 的分析等市場研究引用 。Congruence Market Insights 的另一項市場規模估算則將更廣泛的提示式開發市場在 2024 年估值為 38.9 億美元，並預測到 2032 年將以 32.5% 的年複合成長率增長 。

到 2026 年，全球 41–46% 的新程式碼是由 AI 生成的，高於 2023 年的約 10% 。單就氛圍編碼領域而言，其成長速度幾乎是它所從出的更廣泛無程式碼/低程式碼市場的兩倍 。

這對氛圍編碼軍備競賽意味著什麼

Base44 的此舉標誌著氛圍編碼市場正進入一個新階段。第一階段是證明自然語言應用程式建置是可行的——這個階段已經結束。第二階段則是關於防禦性和差異化。擁有自己模型堆疊的公司可以更快迭代、控制成本，並建立競爭對手難以複製的數據護城河。

正如一則產業分析所述：「你的競爭對手 Replit 可以從 Anthropic 租用 Claude。今天它運作得很好。但六個月後，Base44 的模型將在數億次真實應用程式建置互動的資料上完成訓練，這是其他任何人都沒有的。」

對於開發者和非開發者而言，實際的好處是更好、更快、更便宜的應用程式生成。對整個產業來說，這提高了賭注：氛圍編碼的軍備競賽變得更加昂貴，而擁有自己的 AI 模型正成為領先者的基本門檻。