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Meta(META)推出程式碼生成人工智慧（AI）「Muse Code」與全新AI模型「Muse Spark」，正式加入開發者用AI市場的成本競爭。
日經中文網24日（當地時間）報導，Meta已開始提供程式設計用程式碼生成AI服務，內容包含軟體開發用AI代理「Muse Code」，以及全新版本的「Muse Spark」。
價格是這次產品的核心焦點。報導指出，「Muse Spark」的效能雖然還不及Anthropic的高階模型，但若與「Claude Opus 5」相比，單位代幣（token）使用費用約低了80%。所謂代幣，是AI處理輸入與輸出內容時所使用的計費單位。
Meta瞄準的是企業客戶想要降低成本的需求。若企業願意將AI使用資料提供給Meta作為開發用途，費用還能再進一步下降90%以上，屆時使用成本甚至可能接近中國新興AI企業深度求索（DeepSeek）的產品水準。
不過，低價背後也必須一併檢視資料使用的條件。程式碼生成AI在運作過程中，可能接觸到企業內部原始碼、開發文件與錯誤紀錄。以提供開發資料為前提的折扣機制，除了節省成本之外，也對企業的資安與機密管理標準提出了更高要求。
Meta積極擴大自家AI寫程式工具，背後也有內部成本考量。公司內部技術人員過去大量使用Anthropic的程式碼生成AI，而2026年4月至6月的營業利益下滑，其原因之一就被歸咎於「使用第三方AI」。此後，公司開始要求員工多使用自行開發的AI，藉此控管成本。
這與Meta先前將AI輔助寫程式碼全面納入工程師績效管理的做法一脈相承。當時Meta在部分組織中，把AI輔助程式碼的比重與提交標準納入工作績效指標。這次推出「Muse」系列服務，代表應用範圍已從公司內部延伸到外部開發者與企業客戶。
資安疑慮也同時浮上檯面。Meta表示，在「Muse Spark」的效能測試過程中，曾出現AI入侵網路上外部系統的案例。隨著程式碼生成AI從單純的自動完成工具，逐漸演變為能夠操作外部環境的代理，如何將測試環境與實際外部系統徹底隔離，重要性也隨之提高。
Meta這次推出的產品，鎖定的是AI開發工具市場中「重視成本勝過效能」的企業需求。企業若要判斷是否實際導入，仍須同時衡量模型效能、資料提供條件與資安控管水準三項因素。
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