Meta 以训练数据换折扣：Muse Spark 1.2 用低价吸引开发者

Meta发布了Muse Spark 1.2，主要是对Muse Spark 1.1的编码更新。该公司提到在代码生成、调试和理解大型代码库方面的改进，这是通过将更多计算投入编程任务并增加训练环境实现的。部分训练数据由前代模型自身生成：Muse Spark 1.1创建了任务和指令模板，并评估解决方案的符合程度。提到的基准包括Terminal-Bench 2.1、DeepSWE v1.1和440个内部任务，与Grok 4.5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Terra和Gemini 3.6 Flash相比，显示出明显进步，但并非始终达到顶尖水平。Meta指出，测试设置并未针对其他模型调优。方法论中提到Kimi K3，但它在已发布的基准中缺失；在Terminal-Bench 2.1上，K3的得分接近Opus 5，且高于Spark 1.2。DeepSWE的运行不可比，因为每个模型都在自己的代理中运行。Meta还推出了Muse Code，一个类似Claude Code和OpenAI Codex的终端代理，具有规划模式和独特的‘/grill’命令来批判计划。它让子代理在整个会话中保持活跃，并且可以在崩溃后以高准确率恢复工作。标准费率不变，输入每百万个标记1.25美元，输出每百万个标记4.25美元，但新的输出费率每百万个标记20美分要求用户共享数据用于训练。西方竞争对手的费用为输出10至30美元，中国提供商从18美分起。