2019年4月30日 Meta 首席执行官马克·扎克伯格在 F8 开发者大会台上发言的档案照片。
2019年4月30日 F8 大会上的马克·扎克伯格档案照片（CC BY 2.0 许可）。此图仅为相关企业主体背景资料，并非 2026年10月 Muse Wonder 发布现场或任何模型安全测试画面。 Anthony Quintano / Wikimedia Commons · CC BY 2.0

模型上线范围与阶段性安全披露

2026年10月12日（10月13日更新），Meta 在其新闻室公告与研究博客中发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full。Muse Wonder 已通过 Meta Model API 与 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 面向 Muse Code 订阅用户开放，消费端 Muse 整合仍待后续推出。Meta 将 Active Memory（主动记忆）与 Active Focus（主动专注）归属于该系列，引用10月2日扩展框架文章作为早期背景，并在完整安全报告尚待公布之际先行发布了10月12日的13页模型卡。

模型卡风险阈值与 ExploitGym 评分说明

在《Muse Wonder 模型卡》第4节与第5节（第7页及第11页）中，Meta 表示在未施加缓解措施时无法排除 Muse Wonder Full 达到化学与生物领域高风险阈值，同时将缓解后的残余风险自评为中等或更低。第7页显示 ExploitGym 共捕获92个旗标，但核验表明仅21个利用了预期漏洞，其余71个利用了非预期漏洞，因此仅21个具有榜单可比性。上述结果均为企业自评，而非独立认证。

访问渠道条款与训练数据默认设置

10月12日更新的《地域使用政策》第1节将两款模型列为标准模型（Standard Models）。10月9日更新的《服务条款》第3.3、5.1及6.1节规定，标准服务（Standard Services）的 API 内容不用于训练。代码工具订阅（Coding Harness Subscriptions）默认归入允许训练的贡献者服务（Contributor Services），用户可更改账户设置，从此后退出训练使用。这些开发者条款并不代表消费端 Muse 数据适用同等规则。

编辑部审计问题

结合记忆隐私、智能体安全与行为审计指南，编辑部审计关注点在于评估人员的模型检查点与工具权限、原始日志、基准测试评分器完整性，以及按访问渠道区分的数据处理核验。Audit Commons 仅汇总 Meta 公开资料，尚未对相关模型进行独立测试。