Contents
Meta начала давать скидку до 95% на использование своей новой ИИ-модели Muse Spark для кодирования и агентов, если пользователи разрешат делиться своими данными с компанией для улучшения будущих версий. Так, 1 миллион входных токенов по стандартному соглашению стоит 1,25 доллара, а при согласии на «вклад» — всего 10 центов.
Почему Meta дает скидку 95% на Muse Spark?
Для своей новой модели Muse Spark, предназначенной для работы с кодированием и другими агентами, Meta предлагает явную скидку в среднем до 95% для пользователей, которые «вносят свой вклад» в разработку будущих моделей, делясь своими подсказками и выводами моделей.
В то время как 1 миллион входных токенов в соответствии со стандартным соглашением стоит 1,25 доллара, в соответствии с моделью взносов они стоят всего 10 центов. Для выпуска токенов стандартная цена составляет 4,25 доллара за миллион, но этот же миллион стоит всего 20 центов в соответствии с моделью вкладчика.
У Meta было трудное время, пытаясь получить данные об обучении: инициатива по отслеживанию использования компьютеров ее сотрудниками, запущенная ранее в этом году, привлекла широкую внутреннюю критику и была приостановлена в июне. Компания не ответила на вопрос TechCrunch о новой модели ценообразования.
«Причина, по которой мы увидели большой скачок возможностей [кодирующего агента] в период с апреля 2025 года по октябрь 2025 года, заключалась в том, что Claude Code по умолчанию будет хранить все ваши сеансы кодирующего агента и использовать их для обучения с подкреплением», — сказал Марио Зехнер, разработчик с открытым исходным кодом.
Но даже несмотря на то, что императивом для разработчиков моделей все чаще становится развертывание агентных инструментов для использования за пределами разработки программного обеспечения, их способность оценивать и улучшать эти инструменты блокируется сложностью и отсутствием цифровых следов для многих профессиональных рабочих процессов.
Арвинд Нараянан, профессор компьютерных наук Принстона, отметил, что есть убедительные доказательства того, что крупные компании не хотят, чтобы их данные использовались для обучения модели.
«Они придерживаются планов Enterprise, основанных на токенах, даже несмотря на то, что потребительские планы, основанные на подписке, такие как Клод Макс и ChatGPT Pro, сбрасываются со скидки 10х-20х или даже больше! (Основное различие между планами заключается в сохранении данных + корпоративном управлении ИТ) — написал он в соцсетях.
Возможно, в знак признания этой динамики Meta предлагает компаниям явную компенсацию за получение этой информации. В руководстве по ценообразованию отмечается, что уровень вкладчика «снижает барьер для входа для прототипирования, интеграции тестирования и масштабирования экспериментов, где обучение вашим данным приемлемо».
Это, по мнению Нараянана, может, в свою очередь, стимулировать крупные компании более внимательно относиться к тому, какие данные действительно являются собственностью, а какие могут быть переданы поставщикам моделей.
Эта структура также может играть роль в растущей ценовой конкуренции между пограничными лабораториями. Новейшие модели Fable и Mythos от Anthropic, выпущенные вчера, имели более низкие затраты на обработку кэшированных токенов, в то время как последние модели OpenAI получили значительное снижение цен в конце июля.
Вопросы и ответы
Что такое Muse Spark от Meta?
Muse Spark — это новая ИИ-модель от Meta, предназначенная для кодирования и работы с агентами. Она предлагает пользователям скидку до 95% на использование, если они разрешат делиться своими данными с компанией для улучшения будущих версий модели.
Какова цена использования Muse Spark со скидкой и без?
Без скидки 1 миллион входных токенов стоит 1,25 доллара, а с согласием на вклад данных — всего 10 центов. Для выходных токенов стандартная цена — 4,25 доллара за миллион, а при участии в программе вклада — 20 центов.
Почему Meta предлагает такую большую скидку?
Meta испытывает трудности с получением данных для обучения моделей. Предлагая скидку, компания стимулирует пользователей делиться данными, что помогает улучшать будущие версии моделей. Это также снижает барьер для прототипирования и экспериментов, как указано в руководстве по ценообразованию.
