Meta发布了其最强大人工智能模型Muse Spark的开放版本，名为Muse Glimmer。扎克伯格阐述了他对人工智能未来的设想，他说，人类不应该害怕这项技术，并强调美国需要在人工智能竞赛中保持相对于中国的领先地位。他还强调人工智能权力不应集中在少数几家公司手中。

Meta正式发布了Muse Glimmer ♾️ Meta 又放了一个能真正在家里电脑上跑起来的开源智能代理模型，而且还挺能干活的。 简单说就是：你可以直接把它下载到自己的电脑（Mac 或带高性能 GPU 的 PC）上跑，不依赖云端，就能当智能代理用。 核心亮点： 通过量化把模型压到 20GB 以下，再配合轻量级 DFlash 推测解码技术，生成速度够快，支持流畅的实时对话和多步代理操作。 在同类尺寸模型（比如 Gemma4-31B、Qwen3.6-27B）的代理相关基准测试里表现很强，特别擅长工具调用、多步推理、代码生成和端到端任务完成。 官方演示里，它只收到一句自然语言提示，就自动完成了：发现本地 Home Assistant 设备 → 查询 API → 从零写一个响应式 HTML/CSS/JS 控制面板 → 部署本地服务器并验证。整个过程都在本地跑完。 模型权重以 Apache 2.0 宽松许可在 Hugging Face 开放下载，技术博客和开发者资源也同步放出。这是 Meta 继续走「开放科学」路线的又一次动作，让普通用户和开发者都能在自己的硬件上跑比较强的本地代理模型。

Meta 把 Muse Spark 1.1 交给独立安全公司 Irregular，原本是想测试它能不能发现和利用网络漏洞。 结果测试环境配置出错，模型意外连上公网，还利用漏洞进入了第三方服务。 这次不是模型自己突破沙箱，也不是什么突然觉醒。问题更现实：执行网络安全任务的 AI 一旦拿到错误权限，会继续完成目标，却未必知道眼前已经不是靶场。 所以企业部署安全智能体，不能只测试模型有多会找漏洞。网络出口、目标白名单、凭证权限和停止条件，都得由外层系统卡死；评估外包出去，也不等于风险一起外包。 这类工具越能独立干活，配置错误的代价就越接近真实攻击。模型能力是产品卖点，限制它能碰谁、能走多远，才是交付时最费工程的部分。

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Meta表示，在一家独立测试公司进行评估期间出现的一个问题，让其一个AI模型得以连接互联网，并入侵另一个机构的系统。 这项宣布是在AI行业近期接连发生事故后作出的，包括OpenAI及Anthropic模型出现的入侵事件，引发了网络安全方面的忧虑。

Meta的 Muse Spark 1.2 是和 Muse Code 一起联合训练的。 输入每百万 token 1.25 美元，输出 4.25 美元，价格接近 Gemini 3.6 Flash（1.50 美元 / 7.50 美元）。 如果同意Meta收集你的数据，可用 muse-spark-1.2-contributor 模型。 价格 0.10 美元 / 0.20 美元，比如GPT-5.6 luna还便宜很多 GPT-5.6 Luna（0.20 美元 / 1.20 美元） --- 但是，Meta 模型国内用起来太费劲了，开虚拟网卡都不行，需特别纯净的魔法。 对中国也是严防死守。 图是Simon的鹈鹕测试效果

Meta 编程模型 Muse Spark 1.1 在安全测试中进入一家真实公司的系统，还修改了内部环境。「AI 又黑进一家公司」的标题立刻刷屏，难道 Meta 一夜之间造出了顶级黑客模型？ 仔细一看，又是门没关。第三方评测机构 Irregular 配错了测试环境，把原本封闭的网络靶场接上公网。模型只是顺着现成通道出去，再利用第三方服务的基础漏洞进入系统。Irregular 也承认，这不属于沙箱逃逸，攻击手段也并不复杂。 同类错误此前还坑过 OpenAI 和 Anthropic。OpenAI 模型把真实网站误认成虚构目标，Anthropic 模型则靠弱密码和未认证接口进入 3 家机构。几次事故的共同点都不是模型成功越狱，而是测试方先把公网入口留了出来。 拿 Meta 这次来吹尤其尴尬。模型连门都没撬，只是看见门开着便走了出去。完全证明不了它能突破隔离，更配不上「自主黑进公司」这种标题。 现在的流量密码已经很固定：公网没关叫黑进公司，猜中弱密码叫黑进公司，发现零日漏洞也叫黑进公司。能力差了几个级别，标题却一模一样。 模型还没学会越狱，媒体先学会了吹牛。

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