扎克伯格,跟DeepSeek拼了

2026年8月6日 11:55
扎克伯格,跟DeepSeek拼了

重點摘要

Meta 推出首款程式設計代理 Muse Code 與新一代模型 Muse Spark 1.2,並主打比 DeepSeek-V4-Flash 更低的 API 定價,若允許 Meta 用數據訓練模型還能再享折扣。同日 DeepSeek 卻宣布近期將大幅調漲 API 定價,顯示不以價格戰為主要策略。業界認為,價格戰只是開端,後續將圍繞 Agent 的效能、生態與應用展開更全面競爭。

站內 AI 整理稿

Meta 於今日(8 月 6 日)正式推出其首款程式設計 Agent——Muse Code(測試版),同時也發表了驅動這款 Agent 的新一代模型 Muse Spark 1。此消息一出,立刻在海外科技圈引發熱烈討論,焦點集中在 Meta 的定價策略上,其價格竟比 DeepSeek-V4-Flash 更為低廉,直接向競爭對手「開戰」。 Meta 此次推出的 Muse Code 定位為入門簡單且成本低廉的程式設計助手,執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)在個人社群平台發文表示,使用者只需一行程式碼即可完成安裝,並可立即開始使用所謂的「貢獻者套餐」。這項方案背後的核心機制,是 Meta 提供兩種 API 版本供開發者選擇:一種允許 Meta 使用用戶的資料進行模型訓練,另一種則完全禁止資料共享。若用戶選擇允許資料共享的版本,即可享有 5% 的折扣優惠,這也顯示出 Meta 在模型訓練資料取得上的積極布局。 在具體價格上,Meta 的 Muse Spark 3 模型定價策略極具侵略性。根據官方公布的資訊,其 API 價格設定為每百萬個 Tokens 僅需 10 美元,相較於市場上其他同級產品,價格優勢明顯。而若用戶選擇資料共享版本,價格更進一步降低,每百萬個 Tokens 僅需 9.5 美元。這與 DeepSeek-V4 Flash 的定價相比,Meta 的價格更具競爭力,意圖以低價策略快速搶佔市場份額。 然而,就在 Meta 發布新模型的同一天,中國 AI 新創公司 DeepSeek 卻發布了截然不同的公告,宣布「計劃近期整體上調 API 服務定價,預計漲幅較大」。此舉與 Meta 的降價策略形成強烈對比,也讓外界嗅到全球大模型市場的價格戰似乎出現了微妙的變化。DeepSeek 的漲價決定,是否代表著其認為自身模型已具備足夠的市場優勢,或是為了因應成本壓力,目前尚不得而知。 除了 DeepSeek 之外,中國其他頭部模型廠商也出現了價格鬆動的跡象。例如,智譜 AI 的 GLM 模型在目前的優惠活動結束後,價格也將明顯上調。這一系列動作顯示,先前由中國廠商主導的「價格戰」可能即將進入新的階段,從全面降價轉向更為理性的定價策略。 過去一段時間,全球大模型市場陷入激烈的價格競爭,各家廠商為了搶佔用戶,不惜以低價甚至免費的方式提供服務。然而,隨著市場逐漸成熟,以及訓練與營運成本的考量,部分廠商開始重新審視其定價策略。DeepSeek 與智譜的動作,或許代表著中國廠商正試圖從「以價換量」的階段,轉向更注重商業模式永續性的發展。 與此同時,海外巨頭如 OpenAI、Meta 等則選擇以更積極的姿態殺入價格戰,試圖透過規模優勢與技術能力來壓低成本,並以更低的價格吸引開發者。Meta 此次推出 Muse Code 並以低價策略搶市,正是這一趨勢的具體展現。這也使得全球大模型市場的競爭態勢變得更加複雜且難以預測。 Meta 的 Muse Code 與 Muse Spark 1 模型的推出,不僅是產品線的擴充,更代表了其 AI 戰略的進一步深化。透過提供價格極具競爭力的程式設計工具,Meta 希望吸引更多開發者加入其生態系,並藉此獲得更多用戶數據,進一步優化其模型。這種「以數據換折扣」的模式,也引發了關於用戶隱私與資料使用的討論。 在 Muse Code 的定價策略中,Meta 巧妙地將資料使用與價格優惠綁定,這不僅是商業策略,更是其 AI 發展藍圖的關鍵一環。透過鼓勵開發者貢獻資料,Meta 能夠獲得更豐富、更多樣化的訓練資料,從而提升其模型的性能與準確度。這種模式能否成功,將取決於開發者對資料隱私的重視程度,以及 Meta 能否提供足夠的信任保障。 目前,全球大模型市場正處於一個關鍵的轉折點。一方面,以 OpenAI、Meta 為首的海外巨頭,正透過資本與技術優勢,持續壓低價格,擴大市場佔有率;另一方面,以 DeepSeek、智譜為代表的中國廠商,則開始調整策略,尋求更健康的商業模式。這場全球大模型混戰的後續發展,將對整個 AI 產業的格局產生深遠影響。 Meta 此次的動作,無疑是向市場投下了一顆震撼彈。其 Muse Code 的推出,不僅是產品線的擴充,更是對競爭對手的直接挑戰。未來,開發者將有更多元的選擇,而價格與資料隱私的權衡,也將成為開發者選擇模型時的重要考量。全球 AI 產業的競爭,正進入一個全新的階段。

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