Bericht zur Vorbereitung auf das Code-Weltmodell

Code World Model Preparedness Report

May 1, 2026

Autoren: Daniel Song, Peter Ney, Cristina Menghini, Faizan Ahmad, Aidan Boyd, Nathaniel Li, Ziwen Han, Jean-Christophe Testud, Saisuke Okabayashi, Maeve Ryan, Jinpeng Miao, Hamza Kwisaba, Felix Binder, Spencer Whitman, Jim Gust, Esteban Arcaute, Dhaval Kapil, Jacob Kahn, Ayaz Minhas, Tristan Goodman, Lauren Deason, Alexander Vaughan, Shengjia Zhao, Summer Yue

cs.AI

Zusammenfassung

Dieser Bericht dokumentiert die Bewertung der Vorsorgemaßnahmen für Code World Model (CWM), ein Modell von Meta zur Code-Generierung und zum logischen Schließen über Code. Wir führten Vorab-Tests in Bereichen durch, die in unserem Frontier-AI-Rahmenwerk als potenziell katastrophale Risiken identifiziert wurden, und bewerteten auch die fehlausgerichteten Tendenzen des Modells. Unsere Bewertung ergab, dass CWM keine zusätzlichen Frontier-Risiken jenseits derer darstellt, die im derzeitigen KI-Ökosystem vorhanden sind. Daher veröffentlichen wir es als ein Open-Weight-Modell.

English

This report documents the preparedness assessment of Code World Model (CWM), a model for code generation and reasoning about code from Meta. We conducted pre-release testing across domains identified in our Frontier AI Framework as potentially presenting catastrophic risks, and also evaluated the model's misaligned propensities. Our assessment found that CWM does not pose additional frontier risks beyond those present in the current AI ecosystem. We therefore release it as an open-weight model.