DeepSeek剛宣佈漲價，小扎立馬“拼命”：Meta新模型打出更低骨折價，但要一點“數據稅”

Meta 於今日正式推出旗下首款專注於程式開發的 AI 智能體「Muse Code」，同時一併發表針對程式碼優化的前沿模型「Muse Spark 1」。這項動作被視為該公司迄今為止對 AI 程式設計工具市場最為積極的一次布局，執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）更親自於社群平台 X 上宣布這項消息，強調 Muse Code 能夠「在大型程式碼庫中執行完整的軟體工程任務」，直接向 Anthropic 與 OpenAI 等競爭對手發起挑戰。Muse Code 的誕生，背後關鍵人物是 Meta AI 負責人 Alexandr Wang。

Wang 於去年 6 月加入 Meta，領導 Meta 超級智能實驗室並統管基礎模型研發，是祖克柏為重振公司 AI 戰略而進行的核心人事布局。據了解，這款基於終端的新程式設計工具由 Muse Spark 1 驅動，在程式碼生成、複雜除錯、程式碼庫理解以及端到端開發者工作流程等面向均有顯著提升。儘管 Muse Code 被定位為 Meta 在 AI 程式設計領域的重要武器，但根據官方公布的測試結果，其表現仍略遜於 Anthropic 的 Claude Code。在測試中，Muse Code 被要求同時為一個遊戲建構六項功能，且最終未發生衝突，展現出一定的穩定性與協作能力。

然而，在更為複雜的軟體工程任務上，Muse Code 的處理效率與精準度仍有進步空間。值得注意的是，Meta 此次發布新模型的時間點，恰逢競爭對手 DeepSeek 剛宣布調漲 API 價格。DeepSeek 於日前宣布，其模型服務費用將進行調整，部分方案漲幅達數倍，引發開發者社群討論。祖克柏隨即以「更低骨折價」的策略回應，試圖以價格優勢吸引開發者轉向 Meta 的生態系統。不過，Meta 的低價策略並非毫無代價。根據官方說明，使用 Muse Code 與 Muse Spark 1 的開發者，需同意 Meta 存取部分使用數據，作為模型持續優化的基礎。

這項「數據稅」條款引發部分開發者擔憂，認為可能涉及商業機密或個人隱私的風險。Meta 則強調，數據僅用於模型訓練與效能提升，不會用於其他商業用途。Muse Code 目前提供測試版，開發者可透過終端介面進行操作。其核心功能包括自動生成程式碼片段、協助除錯、理解大型程式碼庫結構，以及支援端到端的開發者工作流程。Meta 表示，這款工具特別適合處理需要跨模組協作的複雜專案，能有效減少開發者手動排查錯誤的時間。在模型層面，Muse Spark 1 是 Meta 針對程式設計場景最佳化的前沿模型，專注於提升程式碼生成的正確性與效率。

與通用型 AI 模型不同，Muse Spark 1 在訓練過程中大量使用開源程式碼庫與軟體工程文檔，使其更貼近真實開發場景的需求。業界分析認為，Meta 此次進軍 AI 程式設計工具市場，不僅是為了與 Anthropic、OpenAI 等公司競爭，更是為了強化其整體 AI 生態系統的吸引力。隨著 AI 輔助程式設計工具逐漸成為開發者日常工作的標配，Meta 希望透過低價策略與數據回饋機制，快速累積使用者基礎與模型訓練資料。然而，數據隱私問題始終是 AI 服務的敏感議題。部分開發者社群在社交平台上表達對「數據稅」條款的疑慮，認為這可能導致企業內部程式碼外洩。

Meta 則回應，將提供更透明的數據使用政策，並允許開發者選擇是否參與數據共享計畫。整體而言，Muse Code 與 Muse Spark 1 的推出，標誌著 Meta 在 AI 程式設計領域的正式布局。雖然目前仍處於測試階段，且效能上與領先對手尚有差距，但憑藉祖克柏的親自背書與價格優勢，Meta 有望在短期內吸引一批對成本敏感的開發者。未來能否在技術上持續追趕，將取決於其模型迭代速度與數據回饋機制的成效。