Разработка искусственного интеллекта компанией Meta может спровоцировать новую ценовую войну в сфере ИИ

Компания Meta вступила в гонку разработчиков программного обеспечения для ИИ 5 августа со своим продуктом Muse Code, агентом для программирования, работающим через терминал, и Muse Spark 1.2, своей моделью ИИ, ориентированной на программирование, напрямую конкурируя с Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI.

Компания Meta утверждает, что Muse Code разработан для разработки программного обеспечения на основе обширных кодовых баз, а не для создания отдельных фрагментов кода. В отличие от своей открытой модели Llama, Muse Code — это платное программное обеспечение для macOS и Linux, тесно интегрированное с Muse Spark 1.2.

Генеральный директор Марк Цукерберг заявил, что агент способен выполнять «полные задачи разработки программного обеспечения в больших репозиториях: планирование изменений, написание кода, проверка результатов». Он добавил, что внутреннее тестирование показало, что агент способен создавать шесть различных игровых функций одновременно без каких-либо проблем, и предположил, что в будущем будут запущены и другие программные продукты на основе искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

Позиция Meta на рынке, за которым она в основном следила

Meta выходит на рынок, где такие компании, как Anthropic и OpenAI, играют ключевую роль, а некоторые стартапы, например Cursor, уже увидели потребность в инструментах разработки программного обеспечения на основе ИИ.

Meta отметила, что Muse Spark 1.2 может быть конкурентоспособным в некоторых аспектах, но ему далеко до лидерства на рынке. Он набрал всего 82,9% в Terminal-Bench 2.1, опередив GPT-5.6 Terra и Grok 4.5, но уступив Anthropic Opus 5 в этом бенчмарке. Muse Spark 1.2 также показал посредственные результаты в бенчмарке DeepSWE 1.1, заняв третье место, а победителем стал Opus 5.

Тесты сторонних разработчиков дали тот же результат. Muse Spark 1.2 занимает 14-е место из 186 моделей по индексу интеллекта, согласно данным Artificial Analysis, с результатом 54, что выше медианы в 32. Он демонстрирует хорошую задержку и имеет относительно низкую цену, что означает, что Meta больше ориентируется на баланс между производительностью и ценой, чем на звание лучшей модели по производительности.

Как Muse Spark 1.2 соотносится с DeepSeek V4 по цене

Ценообразование может стать одним из главных конкурентных преимуществ Meta — если разработчики примут такой компромисс.

Агентство Reuters со ссылкой на Artificial Analysis сообщило, что DeepSeek V4-Flash является самой недорогой из широко используемых моделей искусственного интеллекта для проведения сравнительных тестов, что делает семейство DeepSeek V4 ключевым ценовым ориентиром для конкурирующих перспективных моделей.

Muse Spark 1.2 предлагает два варианта ценообразования. Стандартная цена для использования API составляет 1,25 доллара США за миллион входных токенов, 0,15 доллара США за кэшированные входные токены и 4,25 доллара США за миллион выходных токенов. Meta предлагает цену для участников, которая значительно снижает цены: 0,10 доллара США за входные токены, 0,01 доллара США за кэшированные входные токены и 0,20 доллара США за выходные токены.

DeepSeek взимает 0,14, 0,0028 и 0,28 долларов США за V4-Flash за один миллион входных, кэшированных входных и выходных токенов соответственно. Что касается V4-Pro, цены составляют 0,435, 0,0145 и 0,87 долларов США соответственно, в зависимости от пикового и непикового времени, согласно описанию API.

Приведенное выше сравнение демонстрирует два разных подхода к ценообразованию. Что касается стандартной цены, Muse Spark 1.2 дороже по сравнению с обеими моделями DeepSeek. Однако в рамках тарифного плана Contributor компания Meta предлагает более низкую цену на ввод и вывод данных по сравнению с V4-Flash и V4-Pro, что делает его одним из самых дешевых продуктов для пользователей, готовых делиться своими данными.

Ценовое преимущество DeepSeek может оказаться недолговечным. Сообщается, что DeepSeek планирует значительно повысить цены на свои услуги в области искусственного интеллекта, подробности пока не разглашаются. Если новые цены будут введены, это может сократить разрыв между DeepSeek и другими сильнымиtronотрасли.

Ставка на устойчивые фоновые агенты

Отличительной особенностью агента Meta может быть его архитектура, а не результаты бенчмарков.

Согласно техническим описаниям компании, Muse использует постоянные фоновые агенты для поддержания контекста репозиториев в фоновом режиме во время каждой сессии разработки, вместо того чтобы перезапускаться с нуля при каждом запросе. При работе с крупными проектами Muse передает задачи в виде множества изолированных рабочих деревьев Git, чтобы подагентные агенты могли выполнять свои задачи, не затрагивая основное рабочее пространство разработчика.

Meta также уделяет особое внимание надежности. Каждый вызов модели, запуск инструмента и редактирование файла регистрируются в локальном журнале событий, что позволяет прерываемым сессиям продолжать работу с контрольной точки, а не начинать заново. Компания протестировала эту систему на более чем 1000 вызовах инструментов в течение 24-часовой задачи разработки ядра GPU, подчеркивая свою ориентацию на длительную автономную разработку программного обеспечения.

Запуск Meta также усиливает конкуренцию в мировом секторе ИИ. Появление Meta предоставляет разработчикам программного обеспечения еще одного надежного конкурента на рынке в дополнение к Anthropic, OpenAI и DeepSeek, оказывая давление на поставщиков ИИ, заставляя их конкурировать с точки зрения навыков программирования и ценовых моделей. Это может привести к более быстрому запуску продуктов и снижению затрат на вывод данных, а также к большей доступности передовых инструментов программирования ИИ, которые помогают в разработке программного обеспечения.