Muse Code 是一個 AI 程式碼代理,直接在開發者的終端機內運作。它於 2026 年 8 月 5 日推出測試版,能夠同時透過多個背景代理進行規劃、編寫、測試和除錯程式碼 。開發者只需執行一條簡單的 curl 指令即可安裝:curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash 。
這個代理是 Meta 超級智慧實驗室(Meta Superintelligence Labs, MSL)的首個公開產品。該部門由首席 AI 長 Alexandr Wang 領導,他是在 Meta 向 Scale AI 投資 143 億美元後,於 2025 年 6 月加入 Meta 的 。
Muse Code 與 Muse Spark 1.2 緊密結合,這是 Muse Spark 模型系列中專注於程式碼編寫的版本 。根據 The Register 報導,Meta 是針對 1.2 版本共同訓練 Muse Code,因此若透過其他後端運行,代理的表現可能無法完全一致 。
主要模型規格:
此模型是封閉且專有的,這標誌著 Meta 從其先前開源的 Llama 系列模型的重大轉變 。
Meta 透過其 Meta Model API 提供 Muse Code 的兩種定價方案 。標準方案簡單明瞭,但貢獻者方案才是真正引人注目的焦點:
| 方案 | 輸入(每百萬 Token) | 快取輸入(每百萬 Token) | 輸出(每百萬 Token) | Meta 的數據使用 |
|---|---|---|---|---|
| 標準 | $1.25 | $0.15 | $4.25 | 不使用 |
| 貢獻者 | $0.10 | $0.002 | $0.20 | 使用 |
貢獻者方案的輸入價格比標準方案便宜 12.5 倍,輸出價格則便宜約 21 倍。然而,作為交換,開發者需允許 Meta 使用其提示詞與生成結果來訓練未來的模型 。貢獻者方案也有速率限制,每分鐘 60 個請求(標準方案為每分鐘 3,000 個)。
每個新的 API 帳戶都會獲得 20 美元的免費額度 。根據 CNBC 報導,Wang 將此定價形容為,相較 Anthropic 和 OpenAI 的同級產品,「極具侵略性和吸引力」。標準方案的價格約為其主要競爭對手旗艦方案價格的四分之一 。
Muse Code 踏入了一個由 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 主導的市場。Meta 將標準方案定價在競爭對手約四分之一的價位,貢獻者方案更為低廉,其策略顯而易見:以量取勝 。
此次推出緊隨 Wang 主導下的快速產品節奏:Muse Spark 1.0 於 2026 年初推出,Muse Spark 1.1 於 2026 年 7 月 9 日問世(並開啟 Meta 的首個付費 API),僅 27 天後的 8 月 5 日,搭載 Muse Code 的 Muse Spark 1.2 即已發佈 。
Meta 不只是單純銷售 AI 編碼工具,它也在內部大規模部署。根據 Business Insider 等媒體取得的內部文件,Meta 的「創作組織」(涵蓋 Facebook、Messenger 和 WhatsApp)設定了 2026 年上半年的目標:要求 65% 的工程師使用 AI 工具撰寫超過 75% 的提交程式碼 。其可擴展機器學習團隊則設定了到 2026 年 2 月,50% 到 80% 的程式碼需由 AI 輔助的目標 。
執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)將此描述為讓 Meta 成為「AI 原生公司」的一部分 。有報導指出,2026 年 3 月下旬數百名員工被解僱,即與這些 AI 驅動的生產力目標有關 。
Muse Code 目前僅可透過以下方式使用:
沒有專屬的桌面或網頁應用程式——此工具完全在 macOS 和 Linux 的終端機中運行 。美國開發者擁有優先存取權,但 Meta 隨後已將 Meta Model API 的全球可用性擴展開來 。
一個關鍵細節是:Meta 是針對 Muse Spark 1.2 版共同訓練 Muse Code,這表示該代理與該模型版本緊密耦合,若透過其他模型後端運行,其表現可能無法完全一致 。在一些傳聞中出現的內部「MetaCode」代理似乎是獨立的內部工具;Muse Code 是基於類似原則打造的公開產品 。