Meta为Muse Spark系列模型推出标准与贡献者两档定价，允许训练数据用户获约95%调用折扣

Meta针对Muse Spark系列模型推出差异化定价机制，向愿意提供提示词与模型回复用于未来模型训练的客户提供平均约95%的模型调用折扣。Muse Spark系列最新的1.3模型已于9月2日发布，Meta首席执行官扎克伯格称该模型展现了公司在编程与智能体能力上迄今为止最大的一次提升。

Meta为该系列模型设置“标准”与“贡献者”两个档位，两者调用的是同一模型，能力并无差别，核心区别在于Meta是否可将用户的提示词与模型输出用于改进自身产品。按照Meta的说明，标准档位下相关数据不会被用于训练。据Meta官方定价文档，标准协议下每百万输入token收费1.25美元，贡献者档位仅需0.10美元；输出token标准价为每百万4.25美元，贡献者档位为0.20美元。价差最悬殊的是缓存输入token，即智能体反复重传同一段上下文时被命中缓存、无需重算的部分，标准档每百万token收费0.15美元，贡献者档仅0.002美元，相差约75倍。

Meta在获取训练数据方面此前并不顺利。2026年早些时候启动的一项追踪员工电脑使用情况的计划遭到内部广泛批评，已于6月暂停。用户数据对提升智能体工具的表现至关重要，而厂商如今获取数据面临两重障碍。一是数据不存在，随着模型使用重心从软件工程转向更广泛的行业场景，许多专业工作流程复杂且不留数字痕迹，厂商既难评估智能体的表现，也无从改进。

Muse Spark定价指南将贡献者档定位于“可以接受用你的数据进行训练”的场景，如搭建原型、测试集成、运行批量实验，即尚未投入生产、数据本来就不敏感的工作场景。