小扎“消失”三年后发帖，只为它：Meta最强Agent模型进军编程，从免费开源到卖“低价”模型

整理 | 华卫 在AI负责人 Alexandr Wang 领导下推出首款人工智能模型三个月后，Meta 再次推出一次重大升级，试图在AI市场的关键领域与 OpenAI 和 Anthropic 展开竞争。 近日，Meta正式发布了新版 Muse Spark，这是一款面向智能体编程（agentic coding）的多模态AI模型，目标是与 OpenAI 和 Anthropic 等公司的同类产品展开竞争。Wang在接受采访时表示，Muse Spark 1.1是“目前在智能体任务和编程领域能力最强的模型”。 过去几年里，Meta已经陆续推出了多款基础AI模型。而此次Muse Spark的发布显然足够重要，甚至促使CEO Mark Zuckerberg 时隔三年首次在X平台发帖。上一次 Zuckerberg 发帖是在2023年7月，当时该平台刚从Twitter更名为X。 他在此次帖子中称，Spark是“一款价格极低但能力强大的智能体和编程模型”，并指出该模型“最擅长智能体性能、工具调用以及计算机操作”。Zuckerberg 还透露，“很快还会有更多内容发布”，暗示Meta计划继续推出更多模型。 三个月性能显著飞跃，“智能体任务表现超过竞争对手” Meta向用户主打的卖点，是Spark处理大规模智能体任务的能力，包括修复代码漏洞、协助大型代码迁移等，这类自动化能力正是越来越多企业希望通过AI公司实现的方向。作为一个为智能任务打造的多模态推理模型，Muse Spark 1.1 在工具和计算机使用、编码以及多模态理解方面取得了重大提升。 在博客中，Meta写道：“Muse Spark 1.1在个人智能体任务中展现出卓越性能，尤其适用于需要跨多个外部应用和服务进行规划与协调的场景。”在多应用计算机使用流程中，Muse Spark 1.1 表现出色，通过在长时间会话中保持上下文，并在每个步骤智能选择脚本、直接界面交互和批量操作之间。它能够在极少的人为干预下导航陌生的界面。Wang 透露，在一些需要与各种第三方编程产品和服务进行交互的任务中，Muse Spark 1.1的表现超过了竞争对手模型。 据其介绍，Wang领导的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）针对编程相关任务对Muse Spark 1.1进行了训练，因为这最终能够提升AI智能体的整体能力，使其可以像“一群人类实习生”一样自主执行多项任务。“你必须把编程能力作为整体智能体能力的一部分来构建。”Wang表示。 Wang还分享道，自己一直在“内部试用”（dog-fooding）最新版本的Muse Spark，并对其作为个人健康提升工具的潜力感到兴奋。例如，该模型可以帮助用户搜索网页、阅读学术论文，以及访问个人健康相关数据。谈到自己使用AI辅助健康管理的实验时，Wang表示，“这是我认为真正体现智能体系统需求的一类应用场景。” 据了解，Muse Spark最初的内部代号是 Avocado（牛油果），今年4月发布了初代版本。Meta表示，首个于今年4月公布的 Spark 1.1版本具备多步骤推理能力，可以处理复杂流程、管理数字化工作流，并能够在企业系统中部署新功能。相比初代模型，Muse Spark 1.1 在复杂功能实现、端到端开发任务以及代码库搜索与理解方面实现了显著的性能飞跃。 Meta透露，当前Muse Spark 1.1 被广泛应用于 Meta 的编码和研究工作流程，在 Meta 内部编码基准测试中与领先模型竞争。其研究人员现在通过在工作流程中利用Muse Spark 1.1，自动化模型开发和评估任务。在感知和多模态推理方面，Muse Spark 1.1 也表现出色，能够检查视觉和音频输入，在漫长的工作流程中保留细节，并在真实执行环境中加以行动，它在视觉转代码生成、丰富的图像/视频字幕和智能计算机使用方面展现出特别优势。 进军AI编码市场，定价“非常激进且有吸引力“ 在这一领域，Meta目前相比竞争对手稍显落后。Anthropic和OpenAI已经推出类似模型一段时间。但这并不意味着Meta的入场不会构成威胁。 AI行业持续存在的一个核心竞争点，是模型的使用成本，而Meta此次似乎试图以价格优势切入市场。据外媒报道，Meta将对Spark收取每百万输入Token 1.25美元、每百万输出Token 4.25美元的费用。这一价格高于OpenAI入门级模型GPT-5 mini以及Anthropic低成本模型Claude Haiku 4.5，与GPT-5.6 Luna 基本处于同一水平（略高一些），但低于Anthropic更高端的Claude Sonnet 4.6。 Wang表示，相比Anthropic和OpenAI等实验室提供的类似产品，Muse Spark此次更新后的定价“非常激进且具有吸引力”。据悉，每个新的API账户都会获得20美元的免费额度用于测试模型，之后才转为按使用量付费模式。“我们的目标是真正提供具有吸引力的价格，并且能够随着大规模使用需求增长而扩展。” 并且，Wang称，Meta训练Muse Spark 1.1时，让它“能够很好地适配开发者目前使用的所有主流工具链”，而Meta认为这是实现模型最大规模普及的最佳方式。 “如果Muse Spark 1.1在编程能力上确实能够与Claude和GPT竞争，那么Meta可能终于找到了一个更清晰的商业化路径，将AI模型转化为付费开发者工具。”Futurum Equities首席市场策略师Shay Boloor表示。 拟取代部分Llama模型，开源版正在开发中 此前，初代Muse Spark仅向“部分合作伙伴”开放，这些用户只能通过“私有API预览”方式访问该技术。目前，美国开发者已经可以通过 Meta Model API 公开预览访问Muse Spark，用于测试提示词、比较模型输出以及开发原型集成方案。此次，Meta通过开发者门户开放了新版模型API的公开预览，用户可以注册并查看集成指南。Meta发言人表示，一些早期合作伙伴已经可以使用API，而新用户“可以加入等待名单，之后会逐步获得访问权限”。 新版模型目前已经在Meta AI应用和网站的“Thinking模式”中上线。此外，Muse Spark预计还将取代目前驱动 WhatsApp、Instagram、Facebook 聊天机器人以及Meta智能眼镜系列产品的部分现有Llama模型。Meta表示，仍将API访问范围限制在自家产品生态内，并未像热门的OpenRouter模型市场那样向第三方平台开放。“这项服务将运行在我们已经构建好的计算基础设施之上。”Wang表示。 值得一提的是，此前Meta的AI战略主要强调将Llama系列模型开放给开源社区，而如今公司正在转向销售自主研发AI模型的访问权限。不过，Wang表示Meta仍然“致力于开源”，并透露其MSL团队正在开发一个“Muse Spark的变体版本”，未来计划开源，但他拒绝透露该版本具体发布时间。 除了Muse Spark，Meta前不久还发布了一款新的AI图像生成模型 Muse Image，其原代号为“Mango”。该模型旨在帮助Me