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Meta 用 95% 折扣换你的提示词与输出

Meta 为 Muse Spark 1.3 开出了一个明码标价的训练数据协议:用户贡献提示词与模型输出,就能拿到**平均约 95% 的折扣**。标准档输入每百万 token 1.25 美元、输出 4.25 美元;贡献者档降到输入 0.10 美元、输出 0.20 美元,输入端差 12.5 倍,输出端差 21 倍。

Meta 的定价指南称,贡献者档「降低了原型开发、集成测试与规模化实验的准入门槛,适用于可以接受在数据上训练的情况」。TechCrunch 联系 Meta 求证新定价模式,公司未回应。此前 Meta 追踪员工电脑使用的数据采集计划因内部强烈反对已于 6 月暂停,凸显其对训练数据的迫切需求。

💡 为什么值得看Meta 给 Muse Spark 1.3 开出贡献者价:共享提示词与输出即可享约 95% 折扣,把训练数据采集明码标价。对开发者的数据决策有直接影响。

查证

来源与可信度

· Meta 为 Muse Spark 1.3 用户提供约 95% 的平均折扣,换取共享提示词与模型输出 [1][2][4]
· 贡献者定价档输入 token 0.10 美元/百万,输出 token 0.20 美元/百万 [1][2]
· 标准定价为输入 1.25 美元/百万、输出 4.25 美元/百万 token [1][2][3]
· Muse Spark 1.3 的 xhigh 模式在 Artificial Analysis 智能指数得 61 分,与 GPT-5.6 Sol 打平 [3][4]

延伸阅读

数据定价的经济逻辑 · techcrunch.com 6 分钟
TechCrunch 引用了 Princeton 教授 Narayanan 的分析:贡献者档可能倒逼大公司重新审视哪些数据真正专有、哪些可以共享,这是企业数据治理层面的新变量
两档定价的落地账 · news.cocoloop.cn 4 分钟
中文源粗算了成本:一个每天吃 500 万输入 token 的编码 Agent,贡献者档月成本约 15 美元,直观展示了折扣对日常开发者的诱惑力
降价竞争的横向对比 · the-decoder.com 5 分钟
The Decoder 对比了同分模型的任务价:Muse Spark 每任务 0.55 美元,同行同档在 0.94 到 1.23 美元,可看清价格战的相对位置
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