Meta 推出适用于 Mac 的 Muse Code，如果可以在您的数据上进行训练，价格更低

Meta 已经为 macOS 和 Linux 推出了 Muse Code。其更便宜的 Contributor 等级大幅降低了代币价格，但允许 Meta 在提示和完成上进行训练。

Meta 推出了 Muse Code，一款在 macOS 和 Linux 终端运行的测试版 AI 编程代理。它由新的 Muse Spark 1.2 模型提供支持，可以规划更改、编辑代码、验证其工作，并在大型代码库中协调多个后台代理。

没有专用的 Mac 应用程序。Meta 提供了一个一行安装程序，之后开发者通过命令行使用 Muse Code：

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash

Muse Code 是为长时间运行的工作而构建的

Muse Code 在整个会话期间保持专门的后台代理处于活动状态，而不是为每个小任务启动一个新的。Meta 表示，这样可以避免重复研究，并减少在复杂工作中所需的引导量。

它还会在本地的仅追加事件日志中记录每一次模型调用、工具运行、批准和编辑。如果 Muse Code 或计算机崩溃，代理可以回放该日志并从停止的地方继续。

三个捆绑的命令展示了 Meta 所针对的工作流程类型。/plan 创建一个需要批准的计划，/grill 对该计划进行压力测试，/goal 让代理继续朝指定目标工作。

Muse Spark 1.2 是针对 Muse Spark 1.1 的一个以编码为重点的更新。Meta 表示它提升了代码生成、调试、代码库理解和端到端开发能力。该模型经过训练，能够处理更长的任务，包括完整的代码仓库生成以及需要规划和上下文压缩的项目。

Meta 发布的评估图表显示，Muse Spark 1.2 在 Terminal-Bench 2.1 上的得分为 82.9%，在 DeepSWE 1.1 上的得分为 59.3%，在 Meta 内部编码基准测试上的得分为 70.6%。它在三个图表中都未获得第一名：Opus 5 在 Terminal-Bench 和 Meta 内部测试中排名第一，而 GPT 5.6 Terra 在 DeepSWE 中领先。这些是 Meta 发布的结果，内部基准测试无法独立验证。

更便宜的等级让 Meta 可以在你的提示上进行训练

最大的亮点在于定价。MacRumors 报道称，Meta 提供标准和贡献者访问权限，对于允许公司使用他们的提示和完成内容来训练未来 AI 模型的开发者，会给予大幅折扣。

报告的费率是针对一百万个标记：

这使得贡献者的定价在输入方面便宜了12.5倍，输出方面便宜了刚超过21倍。权衡非常明显：开发者支付的费用更少，但Meta获得了学习他们发送和接收内容的许可。

贡献者等级可能适合实验和公开代码。私人仓库、客户工作、API 密钥和未发布的产品需要更多谨慎。对于这些工作，标准等级的更高价格购买了更重要的功能：将编码会话排除在未来模型训练之外。

Meta加入了Codex和Claude Code竞赛

Muse Code 是 Meta 对 OpenAI Codex 和 Anthropic 的 Claude Code 迄今为止最直接的回应。三者都在从代码补全迈向能够检查项目、进行修改、测试结果并在更少监督下继续工作的智能代理。

Mac 上的竞争已经在快速发展。OpenAI 最近为 Mac 的 Codex 添加了 Appshots 用于共享应用程序上下文，而 Claude Code 则获得了 iOS 模拟器支持，用于构建和测试 iPhone 应用程序。

Meta 的产品定位比其不断扩展的 Muse 系列中的面向消费者的工具更侧重于开发者，Muse 系列还包括 Muse Image。Muse Spark 1.2 可通过 Muse Code 和 Meta 模型 API 获取，并具有扩展的全球访问权限。

Muse Code 仍处于测试阶段，其仅限终端的设置会比普通的 Mac 应用程序更难使用。对于熟悉命令行的开发者来说，更难的决定是贡献者折扣是否值得让 Meta 在他们的编码会话上进行训练。