Meta 正式踏入 AI 編碼代理的競爭戰場，挑戰目前由 Anthropic 的 Claude Code 與 OpenAI Codex 等產品領先的市場。這家社群媒體巨頭推出了 Muse Code 測試版，主打「價格親民、效能不妥協」，希望以更低的入門門檻吸引開發者與企業採用。
Meta 以「Muse Code」進軍 AI 編碼領域
Meta 執行長 Mark Zuckerberg 表示，Muse Code 是一款基於終端環境運作的 AI 編碼代理，建構於 Muse Spark 1.2 模型之上，它能處理大型程式碼庫，並完成「完整」的軟體開發任務，包括規劃修改、撰寫程式碼、執行測試與驗證結果。系統會由後台代理負責建立上下文，而大型專案則會拆分成多個互不干擾的子代理，各自處理不同模組，避免彼此衝突。
為了提升可靠性，Muse Code 會記錄每一次模型呼叫與工具使用狀況，一旦代理程式崩潰，它能回復至崩潰前的狀態，確保開發流程不中斷。
Releasing Muse Code in beta today. It’s a terminal coding agent that takes on complete software engineering tasks across large repos: planning changes, writing code, validating the results. Powered by Muse Spark 1.2, a coding-focused model update. pic.twitter.com/xqavk41w6v
— Mark Zuckerberg (@finkd) August 5, 2026
Meta AI 負責人 Alexandr Wang 在接受 CNBC 採訪時強調，Muse Code 最大的吸引力在於「低門檻」。目前採用按需付費模式：每百萬個輸入 Token 收費 1.25 美元、每百萬個輸出 Token 收費 4.25 美元。對於需要大量 Token 的團隊，Meta 也提供「貢獻者級別」方案，費用據稱「便宜十倍以上」。使用者需協助模型改進，但對剛起步的團隊或大型企業而言，可能是更具成本效益的選擇。
Meta 也開始接受「避免資料保留」的請求，讓企業能確保敏感程式碼不會被用於模型訓練，這對金融、醫療與大型科技公司而言尤其重要。
Muse Code 本質上是一個可管理多模型的編碼框架，也能整合第三方平台。然而 Alexandr Wang 指出，Muse Spark 1.2 與代理程式同步開發，因此在 Muse Code 中能發揮最佳效能。
在效能方面，Meta 認為 Muse Spark 1.2 已能與競爭對手並駕齊驅。在 Terminal-Bench 2.1 軟體工程基準測試中，它略勝 GPT 5.6 Terra（Meta 未提及 Sol），並與 Claude Opus 5 的表現相當。在長期測試 DeepSWE 1.1 中，它雖落後於上述兩者，但仍領先 X.ai 的 Grok 與 Google Gemini 3.6 Flash。Meta 的內部測試則顯示，Muse Spark 1.2 的表現介於 Claude Opus 5 與 GPT 5.6 Terra 之間。
因此，選擇 Muse Code 的理由並非追求極致速度，而是因為 Meta 在推出 Muse Spark 系列短短四個月後，已能提供一款性能成熟、價格具競爭力的編碼代理。對偶爾使用 AI 編碼的開發者而言，Muse Code 的按需付費模式可能相當划算；但若你每天都依賴 AI 進行開發，最終仍可能需要訂閱更高級的方案。
Meta 的加入，意味著 AI 編碼代理市場將迎來更激烈的競爭，Muse Code 是否能在開發者社群中站穩腳步，將取決於其效能能否持續提升，以及 Meta 是否能維持其主打的高性價比策略。