Meta Llama 5「Avocado」洩漏：開源巨頭的閉源轉向

代號Avocado：意外曝光的下一代模型

2月9日，AI社群中流傳出Meta下一代模型Llama 5的性能指標，這款代號為「Avocado」的模型立即引發了業界的廣泛關注。根據洩漏的資料，Llama 5在多項關鍵指標上展現了驚人的進步，尤其是計算效率的大幅提升。

最引人注目的數據是：Llama 5在文字任務上的計算效率較前代模型提升了10倍，某些特定使用場景甚至達到100倍的效率提升。如果這些數字屬實，這將意味著Meta在AI訓練和推理成本控制上取得了重大突破。

從開放權重到閉源：策略大轉向

然而，最令AI社群震驚的並非性能數字，而是Meta可能改變其引以為傲的開源策略。多個消息來源指出，Llama 5最終發布時可能是一款專有模型——這將標誌著Meta AI戰略的根本性轉變。

Mark Zuckerberg在去年夏天就曾暗示，Meta正在考慮調整開源方針。Llama 4在4月發布後「未能吸引開發者」的市場反應，成為推動這一轉變的催化劑。公司內部的評估認為，完全開放模型權重讓競爭對手獲益太多，同時Meta自身卻難以從中獲得足夠的商業回報。

這一轉向背後有幾個關鍵因素：

• 商業壓力：開放權重模型難以直接產生收入，而閉源模型可以通過API定價獲利
• 競爭考量：Google、OpenAI等對手利用Llama的公開技術改進自家模型
• 安全合規：隨著全球AI監管趨嚴，閉源模型更容易控制使用方式
• 投資者壓力：華爾街希望看到AI投資的明確回報路徑

Llama 4的教訓

要理解Meta為何考慮閉源，必須回顧Llama 4的經歷。去年4月發布的Llama 4包含Scout、Maverick和Behemoth三款模型，採用了原生多模態架構和混合專家（MoE）設計。然而，市場反應卻出乎預料地冷淡。

開發者社群對Llama 4的主要批評包括：

• 基準測試表現不如宣傳中出色
• Behemoth（2兆參數）的完整版本遲遲未發布
• 「開放權重」的限制性授權讓許多企業無法真正自由使用
• 歐盟用戶被排除在部分功能之外

這些問題迫使Meta重新審視其AI策略。據報導，公司在2025年下半年進行了大規模AI團隊重組，採用快速迭代的開發模式，並將注意力集中在解決Llama 4暴露的弱點上。

Yann LeCun離職的深層意義

Meta AI策略轉向的另一個重要信號是，著名AI科學家Yann LeCun在2025年10月的裁員浪潮中離開了公司。LeCun一直是開源AI的堅定倡導者，他的離開被廣泛解讀為Meta內部「開源派」失勢的標誌。

同時，Meta的基礎AI研究實驗室（FAIR）也經歷了一輪裁員，多位資深研究員離職。這些變動暗示Meta正在將資源從基礎研究轉向產品化和商業化。

Llama 5的技術亮點

拋開開源/閉源的爭議，Llama 5本身的技術規格確實令人印象深刻：

• 知識處理：在知識密集型任務上的表現大幅領先
• 視覺感知：原生多模態架構進一步強化，圖像理解能力顯著提升
• 多語言支持：覆蓋更多語言，且品質差距大幅縮小
• 計算效率：相同硬體配置下處理能力提升數個量級

Meta的GPU叢集已增長至超過150萬顆GPU，以NVIDIA Blackwell B200和GB200「SuperChips」為主力。如果自研的MTIA v3矽片能成功整合，AI運行成本可能進一步下降一個數量級。

開源AI的未來命運

Meta的潛在轉向對整個開源AI生態系統都具有深遠影響。Llama系列在兩年多的時間裡累計下載量突破10億次，已成為開源AI的代名詞。多個國家——包括法國、印度和阿聯酋——正在使用Llama作為國家AI計劃的基礎。

如果Meta真的走向閉源，這些依賴Llama的「主權AI」計劃將面臨不確定性。同時，這也可能為其他開源項目如Mistral、Yi和Qwen創造機會。

結語：開源理想與商業現實的碰撞

Meta Llama 5的故事揭示了AI產業中一個核心矛盾：開源理想與商業回報之間的張力。當訓練一個前沿模型需要數億美元的投資時，完全開放是否可持續？Meta的答案似乎正在改變。對於依賴開源AI的全球開發者社群而言，這可能是2026年最重要的產業轉折點。