Meta千亿自研大模型延期:内测输给Gemini,还是套壳?
Meta这次推迟发布新模型,其实释放出一个明确的行业信号:大模型领域的竞争焦点,已经从"能否做出来"转向了"谁能迭代得更快"。
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Meta的AI发展蓝图,意外遭遇了一次急刹车。
据多家媒体报道,该公司正在开发的新一代基础大模型Avocado(牛油果)原本计划本月亮相,但由于性能表现未达内部预期,发布时间被推迟到至少五月份。
原因非常直接:模型的实际表现还没能赶上行业领先者。
在内部测试中,Avocado在推理、代码生成和文本创作等关键能力上,仍然落后于竞争对手的最新模型。AI大模型竞赛的残酷现实,再次清晰地呈现在我们面前。
知情人士透露:Avocado虽然明显优于Meta上一代模型,也超过了2025年3月版本的Gemini 2.5,但仍然落后于2025年11月发布的Gemini 3.0。
换句话说:Meta的进步幅度很大,但竞争对手的进步速度更快。
在基础模型赛道,这种差距往往意味着生态吸引力、开发者资源和人才招募能力都会受到影响。因为基础模型不仅是产品能力,更是AI平台的基石。
更具戏剧性的是,Meta内部曾经讨论过一个方案:临时授权使用Google的Gemini模型,来支持自家的AI产品。
虽然目前还没有做出最终决定,但这个讨论本身已经说明了问题:Meta的AI战略正处在一个非常关键的时间窗口。如果核心模型落后,AI助手、代码工具、视频生成等产品能力都会受到制约。
事实上,Meta在AI上的投入,堪称互联网公司中最激进的之一。几个数字可以感受一下:
2025年AI相关支出:720亿美元 2026年预计支出:最高1350亿美元 数据中心长期规划投入:6000亿美元级别
除此之外,Meta还做了一件极具象征意义的事:斥资143亿美元投资Scale AI,并让创始人Alexandr Wang直接担任Meta首席AI官。
目标只有一个,建立通向超级智能的AI体系。扎克伯格甚至公开表示:AI将开启人类新时代。
而这个尚未成熟的Avocado,正是来自Meta内部的新AI实验室:TBD Lab。实验室目前只有约100人,但配置极高,几乎是精英特种部队。
TBD Lab正在同步开发两类模型:基础大模型Avocado;图像/视频生成模型Mango。
据报道,TBD Lab于去年年底完成了Avocado开发的第一阶段,即预训练。今年1月,他们开始了后训练,团队也正是在这个阶段将目标发布日期定在了3月中旬。
目前已经推出过一个产品Vibes,一个类似OpenAI Sora的视频生成应用。
不过,内部团队也并非完全顺利。报道称,有研究员在Avocado发布前离职,Alexandr Wang与Meta产品负责人之间存在分歧,争论焦点是AI如何提升广告业务。这其实也是Meta AI战略的一条主线:AI必须服务广告。
Meta一直是开源大模型阵营的旗手。Llama系列几乎是开源生态的核心力量。但这次的Avocado,有可能改变策略。内部讨论显示:扎克伯格和Alexandr Wang更倾向于闭源。
原因并不难理解,模型成本极高,竞争更加激烈,商业化压力更大。而对手们几乎全部是闭源路线。
Meta的这次延期,其实透露了一个行业信号:大模型竞争已经从能不能做出来,变成了谁迭代更快。
现在的头部玩家差距已经不再是"有和没有",而是推理能力、工程效率、推理成本、迭代速度。谁能持续跑在前面,谁就能成为AI平台生态的中心。
有趣的是,Meta已经开始规划下一代模型。命名依旧保持水果系列:Avocado → Mango → Watermelon,规模会更大。
扎克伯格在一次投资者电话会上说过一句话:我们的第一批模型可能只是不错,但更重要的是,它们会显示出我们正在快速前进。
翻译一下就是:现在可能不是最强,但很快会追上。
问题只剩下一个:这场AI竞赛里,时间是否还够。
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