Meta付费查看用户如何使用其最新AI模型

大多数AI工具允许用户选择不与模型提供商共享使用数据，以帮助改进未来版本。Meta却将这一做法贴上了价格标签。 针对其用于运行编程及其他智能体的新模型Muse Spark，Meta推出了一项明确折扣，平均约为95%，前提是用户通过分享提示词和模型输出，“贡献”于未来模型的开发。 在标准协议下，100万输入令牌的费用为1.25美元，而在贡献者定价模式下仅需10美分。输出令牌方面，标准价格为每100万4.25美元，而贡献者模式下同样100万令牌仅需20美分。 Meta在获取训练数据方面一直颇为不顺：今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，并于6月暂停。该公司未回应TechCrunch关于其新定价模式的提问。 这类用户数据对于让智能体工具更好地运作至关重要。开源工具Pi的开发者Mario Zechner上个月告诉TechCrunch：“我们在2025年4月至2025年10月之间看到的（编码智能体）能力大幅跃升，原因是Claude Code默认会存储你所有的编码智能体会话，并将其用于强化学习训练。” 然而，尽管模型构建者越来越需要将智能体工具部署到软件工程之外的领域，但许多专业工作流程的复杂性和缺乏数字痕迹，阻碍了他们评估和改进这些工具的能力。 普林斯顿大学计算机科学教授Arvind Narayanan指出，有充分证据表明，大公司不希望自己的数据被用于模型训练。 他在社交媒体上写道：“他们坚持使用按令牌计费的企业版，即使基于订阅的消费级计划（如Claude Max和ChatGPT Pro）有10到20倍甚至更大的折扣！（两种计划的主要区别在于数据保留和企业IT治理。）” 或许正是认识到这些动态，Meta才向企业提供明确的补偿以获取这些信息。其定价指南指出，贡献者级别“降低了原型设计、测试集成和扩展实验的门槛，在这些场景下，将数据用于训练是可以接受的。” Narayanan认为，这反过来可能会促使大公司更加谨慎地区分哪些数据是真正的专有数据，哪些可以与模型提供商共享。 这一框架也可能加剧前沿实验室之间日益激烈的价格竞争。Anthropic昨天发布的Fable和Mythos新模型降低了缓存令牌的处理成本，而OpenAI的最新模型在7月底也进行了大幅降价。