Meta Lancar Alat Pengekodan AI Muse Code, Bersaing dengan OpenAI dan Anthropic

Meta Platforms pada hari Rabu telah melancarkan Muse Code, sebuah alat pengekodan kecerdasan buatan (AI) yang dikuasakan oleh model terkininya, Muse Spark 1.2. Pelancaran ini menandakan kemasukan gergasi media sosial itu ke dalam pasaran alat pembangun AI yang kompetitif, dalam usahanya untuk mengewangkan teknologi pembantu AI.

Keupayaan dan Ciri-ciri Utama

Muse Code direka untuk membantu pembangun perisian menulis dan menyahpijat perisian dengan lebih cekap. Menurut syarikat itu, alat ini telah dilatih untuk mengendalikan projek pengekodan yang panjang dan kompleks, serta mampu menjalankan beberapa sub-ejen secara serentak untuk mempercepatkan tugasan yang sukar.

Satu ciri penting yang diperkenalkan ialah keupayaan Muse Code untuk menyimpan log tindakannya. Ini membolehkan alat tersebut menyambung semula tugas dari titik terakhir ia berhenti selepas berlaku kegagalan sistem, dan bukannya memulakan proses dari awal. Produk ini dilancarkan dalam versi beta.

Konteks Pasaran dan Persaingan

Langkah Meta ini meletakkannya dalam persaingan langsung dengan pemain utama lain dalam arena alat pengekodan AI, seperti Claude oleh Anthropic dan Codex oleh OpenAI. Pelancaran ini menggariskan perlumbaan yang lebih luas dalam kalangan syarikat teknologi untuk membangunkan dan mengewangkan pembantu AI yang canggih untuk kegunaan profesional.

Ad

Bagi pelabur, ini menandakan strategi Meta untuk mempelbagaikan penawaran AI dan meneroka aliran pendapatan baharu di luar perniagaan pengiklanan terasnya. Kejayaan dalam pasaran ini boleh menjadi pemacu pertumbuhan yang signifikan pada masa hadapan.

Model Harga dan Latar Belakang

Pembangun boleh mengakses Muse Code melalui pelan bayar-ikut-guna. Struktur harga bagi peringkat standard adalah seperti berikut:

• $1.25 per juta token input
• $4.25 per juta token output

Pelancaran ini dibuat kira-kira sebulan selepas Meta memperkenalkan Muse Spark 1.1 untuk ujian pembangun. Syarikat itu menyatakan bahawa model terdahulu itu digunakan untuk menjana dan menilai cabaran pengekodan yang sukar, yang kemudiannya membantu meningkatkan keupayaan Muse Spark 1.2 dalam memahami arahan yang kompleks.