ميتا تتاجر بالخصم مقابل بيانات التدريب: Muse Spark 1.2 يجذب المطورين بسعر رخيص

أصدرت Meta الإصدار Muse Spark 1.2، وهو في الأساس تحديث برمجي لـ Muse Spark 1.1. وتشير الشركة إلى تحسينات في توليد الكود، وتصحيح الأخطاء، وفهم قواعد الأكواد البرمجية الكبيرة، وذلك من خلال استثمار المزيد من الحوسبة في مهام البرمجة وزيادة بيئات التدريب. وقد تم إنشاء جزء من بيانات التدريب بواسطة النموذج السابق نفسه: فقد أنشأ Muse Spark 1.1 المهام وقوالب التعليمات وقام بتقييم مدى تلبية الحلول لها. وتشمل المعايير المذكورة Terminal-Bench 2.1 وDeepSWE v1.1 و440 مهمة داخلية، مقارنةً بـ Grok 4.5 وClaude Opus 5 وGPT-5.6 Terra وGemini 3.6 Flash، مما يُظهر تحسنًا ملحوظًا ولكن ليس دائمًا مطابقًا للأفضل. وتشير Meta إلى أن إعداد الاختبار لم يتم ضبطه ليناسب النماذج الأخرى. تذكر المنهجية Kimi K3، لكنها غائبة عن المعايير المنشورة؛ ففي Terminal-Bench 2.1، تحصل K3 على نتائج قريبة من Opus 5 وأعلى من Spark 1.2. أما نتائج DeepSWE فهي غير قابلة للمقارنة لأن كل نموذج عمل ضمن وكيله الخاص. كما قدمت Meta أداة Muse Code، وهي وكيل يعمل في الطرفية مشابه لـ Claude Code و OpenAI Codex، مع وضع تخطيط وأمر فريد '/grill' لانتقاد الخطط. ويبقي الوكلاء الفرعيين نشطين طوال الجلسة ويمكنه استئناف العمل بعد الأعطال بدقة عالية. يظل السعر القياسي دون تغيير عند 1.25 دولار لكل مليون رمز إدخال و4.25 دولار لكل مليون رمز إخراج، ولكن سعرًا جديدًا قدره 20 سنتًا لكل مليون رمز إخراج يتطلب مشاركة المستخدمين للبيانات لأغراض التدريب. يتراوح سعر المنافسين الغربيين بين 10 إلى 30 دولارًا للإخراج، بينما يبدأ المزودون الصينيون من 18 سنتًا.