扎克伯格，跟DeepSeek拼了

8 月6 日，志东熙报道称，Meta 推出了其首款编程代理Muse Code （测试版），以及运行在该代理上的下一代型号Muse Spark 1.2。

该模型发布后在海外引发了热烈讨论，核心焦点在于其定价策略：它比DeepSeek-V4-Flash 更便宜。允许Meta 使用其资料训练模型的使用者可享有5% 的折扣。

有趣的是，就在同一天，DeepSeek宣布计划在不久的将来提高其API服务的整体价格，预计涨幅将相当可观。其他国内领先的模型供应商也纷纷显露出缓和价格战的迹象；例如，智普GLM模型的价格在折扣期结束后也将大幅上涨。

随着OpenAI 和Meta 等海外巨头陷入价格战，DeepSeek 等国内模式似乎在按自己的规则行事，这使得这场全球最佳模式之争变得越来越有趣。

Meta 利用用户数据，提供高达75 倍的价格折扣。

祖克柏在推特中表示：“（这个模型）定位为易于上手且价格低廉。（用户）只需一行程式码即可安装并开始使用'贡献者软体包'。”

所谓的「贡献者套餐」指的是Meta 提供的两个API 版本：一个允许资料共享，另一个则不允许。前者输入资料的成本为每百万个代币0.10 美元，比后者便宜12.5 倍；快取输入资料的成本为每百万个代币0.002 美元，比后者便宜75 倍；输出资料的成本为每百万个代币0.20 美元，比后者便宜21 倍以上。

一位网友开玩笑说：“太搞笑了！Muse Spark 的输入输出成本比DeepSeek-V4-Flash 低，而且还拥有独特的优化缓存命中率。他们不在乎利润，他们只想要数据。 ”

此前，DeepSeek-V4-Flash 于7 月31 日正式发布了其API。模型的定价为：输入快取未命中时每百万代币1 元，输入快取命中时每百万代币0.2 元，输出时每百万代币2 元。

DeepSeek「功能强大到不像Flash」。 Meta能跟上它的步伐吗？

DeepSeek-V4-Flash 目前在全球范围内掀起了一股新一轮的热潮。自其API 发布以来，其高性价比的口碑持续攀升。

拉丁美洲领先的线上教育平台Platzi的联合创始人兼执行长今天发表了一篇文章，惊叹于DeepSeek-V4-Flash是如何实现如此高的速度和品质的。真是令人惊叹。

一些网友甚至直言不讳地表示：“克劳德已经死了。世界没有理由继续被一个价格高出百倍但性能却与竞争对手不相上下的供应商所掌控。”

然而，DeepSeek-V4-Flash 的声誉不仅源自于其低廉的价格，也源自于其优异的性能。

这款机型的基准测试成绩远超其「老大哥」DeepSeek-V4-Pro-Preview（于四月发布）。时至今日，许多海外用户依然对其赞不绝口，称其「完全不像Flash机型」。在Almanbench测试中，DeepSeek-V4-Flash 0731版本超越了Kimi K3，得分几乎与GPT-5.6 Sol xhigh不相上下。

那么，Meta 试图在价格上与DeepSeek 竞争，其最新的Muse Spark 1.2 和Muse Code 测试版表现如何呢？

在程式评估中，它的排名仅次于Opus5、Muse 和Spark 1.2，但仍落后于尖端模型。

就模型性能而言，Muse Spark 1.2 比其前代产品有了显著改进，但仍落后于尖端模型。

Muse Spark 1.2 是针对程式设计进行了最佳化的更新版本。在Terminal-Bench 2.1 和DeepSWE 1.1 等程式码能力基准测试中，其整体效能仅次于Claude Opus5，且优于GPT-5.6、Grok4.5 和Gemini3.6。

在GDPVal-AA V2 复杂推理测试中，Muse Spark 1.2 的排名仅次于Opus5；在Agent 工具呼叫MCP Atlas 基准测试中，Muse Spark 1.2 位居榜首。

元测试表明，该模型能够在超过1000 次工具呼叫（长达24 小时）的时间内迭代优化GPU 核心。使用Muse Code 的代理程式编码环境，模型的效能优于Gemini 3.6 Flash 和GPT-5.6 Terra，但落后于GPT-5.6 Sol 和Opus5。

Muse Code 是一款定位终端编码代理，能够处理大型程式码库中的完整软体工程任务，包括规划变更、编写程式码和验证结果。 Meta 发布了一系列案例研究，但它能否在实际开发场景中与Claude Code 和Codex 相媲美，还有待观察。

如下例所示，Muse Code 使用一个简单的代理循环，并辅以一组非同步后台代理程式来增强主代理程式的功能。它们的持续运作降低了延迟，并减少了在复杂的多步骤任务中对人工干预的需求。

下图显示使用者正在终端机中输入房屋漫游影片的MP4 档案。 Muse Code 将解析该影片并产生一个美观的度假屋行销和预订页面。

此外，Muse Spark 1.2 AI 分析指数(AII) 得分54 分，与先前的版本相比，其代理知识工作能力有了显著提高，与Meta 和SpaceX AI 并列美国实验室第三名。

结论：Meta 为吸引客户而降价，DeepSeek 为应对AI 价格战而提价，这表明代理商之间的竞争非常激烈。

继OpenAI 降价之后，Meta 也在美国人工智慧产业掀起了一场价格战。在OpenAI 和Anthropic 的主导地位下，Meta 试图抢占市场份额，并首次进军边缘编程代理市场，试图重振旗鼓。 Google DeepMind 近期的大规模内部重组恰好为Meta 提供了一个绝佳的机会。

低价或许是吸引用户的有效手段，但要真正获得用户认可，更高的模型效能和代币品质才是关键。这正是DeepSeek-V4-Flash 在海外再次走红的原因。

值得注意的是，DeepSeek今天宣布计划近期全面调高其API服务的价格。这显示DeepSeek并未将竞争局限于价格战，而是继续专注于模型品质。近期，DeepSeek一直在积极招募Agent Harness人才，并吸引优秀的开源专案；其Agent Harness产品（可能命名为DeepSeek Code）正在快速发展。

可以预见，价格战只是个开始，围绕代理商在运算能力、性能、价格、应用和生态系统等各个方面的竞争将会加剧。