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      再見,Llama。

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      ?OSC源創會 × FAIR plus 2026
      深圳會展中心(福田)9號館4號會議室
      報名oschina.net/event/8598188


      開源大模型之爭,谷歌向左,Meta 向右。

      就在 谷歌宣布 Gemma 4 全面擁抱開源之后的第 6 天,Meta 在官網發出一則公告,宣布新一代大模型 Muse Spark 正式上線。


      公告寫道,這是“Meta有史以來最強大的模型”,將通過 meta.ai 和 Meta AI 應用向用戶開放。公告里沒有 GitHub 鏈接,沒有模型權重下載地址,沒有 HuggingFace 頁面 —— 過去兩年,每一次 Llama 系列發布,這三樣東西都是標配。

      這一次,什么都沒有。

      開源人設的建立

      2023 年 2 月,Meta 首次發布 LLaMA。那次的發布本來是“學術限定”,即僅對研究機構開放,附上申請表即可免費使用。但沒過幾天,模型權重就被人貼在了 4chan 上,隨即在整個互聯網擴散。

      泄露是意外,但 Meta 做了一個主動選擇:沒有追究,也沒有撤回,而是順勢轉向全面開放

      從那之后,開源成了扎克伯格的主動人設,也成了他對外搶占輿論陣地的武器。彼時他在博客里寫了一篇長文,直接點名批評 OpenAI:“封閉AI對社會不利,開源才能建立真正的信任。”每次 Llama 新版發布,他都會親自上陣社交媒體宣傳,強調權重下載免費、商用不受限。這套邏輯被他講了又講:開源不是慈善,是讓開發者繞開競爭對手、直接在 Meta 的生態里建東西。

      到 Llama 3 時,這個人設已經完全立住了。Llama 系列累計下載量超過 12 億次,依托它建立技術棧的初創公司數以千計。AI 圈的一個段子是:OpenAI 在挖護城河,Meta 在填護城河。

      刷榜留下的裂痕

      2025 年 4 月,Meta 發布 Llama 4,宣稱在多項基準測試中超越了 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7,然而在發布會后不到 48 小時,爭議出現了。

      社區里有人注意到,Meta 提交給 LM Arena 進行評測的 Maverick 版本,和公開供下載的版本不是同一個東西。有匿名帖子(自稱來自 Meta 前工程師)聲稱,Llama 4 團隊調整了訓練后處理的數據集,以獲取更漂亮的基準分數。

      Meta 副總裁 Ahmad Al-Dahle 出面否認,說公司沒有在測試集上直接訓練。但他沒能提供驗證這一說法所需的技術細節和原始數據,回應略顯蒼白。

      更實際的問題隨后出現了:開發者拿到模型之后,真實使用效果和發布會上的數字對不上。Llama 4 的下載量和開發者采納率都遠低于預期。與此同時,中國的 Qwen 和 GLM 系列在海外下載量上開始反超。

      開源人設背后的支撐 —— 大模型性能優勢,開始松動。

      143 億美元挖來的華裔天才

      2025 年 4 月,扎克伯格主動聯系 Alexandr Wang,邀請對方喝咖啡。

      這位 1997 年出生的華裔天才是 Scale AI 的創始人,他的父母是洛斯阿拉莫斯國家實驗室的核物理學家,他高中時參加全美數學競賽,以出色的成績進了 MIT,大一結束后輟學創業。

      Scale AI 做的事不算性感 —— 為 AI 公司做數據標注、模型評估 —— 但整個行業都離不開它。OpenAI、Google、Meta 都是它的客戶。2021 年,Wang 以 24 歲的年紀成為全球最年輕的“白手起家億萬富翁”。

      兩人在塔霍湖和帕洛阿爾托見了幾次面。兩個月后,協議落地:Meta 以 143 億美元收購 Scale AI 49% 的非投票股權,Wang 以“Meta 首席 AI 官”身份加盟,領導新成立的 Meta Superintelligence Labs(MSL),直接向扎克伯格匯報。協議里有一條“毒丸條款”:若 Wang 離職,其股權將按 1.5 倍稀釋,折算下來約有 50 億美元的“違約金”。

      Meta 對外的說法是“重建整個 AI 技術棧”。內部知情者的說法更直白:Llama 路線已經走到天花板,要正面和 OpenAI、Gemini 打,需要一支全新的隊伍。

      Wang 接手后,MSL 花了九個月時間,做出了 Muse Spark。

      重返第一梯隊

      Muse Spark 的內部代號是“Avocado”,從架構上就不是 Llama 的延伸。它是原生多模態設計,視覺和文本在底層融合,不是事后拼接進去的。

      它有三種工作模式:即時模式處理日常對話,思考模式用于復雜推理,“沉思模式”(Contemplating Mode)尚未全面上線 —— 它會協調多個子代理并行推理,對標的是 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 的頂級推理能力。

      Meta 重點介紹了一種叫“思維壓縮”(Thought Compression)的訓練技術,聲稱以少 10 倍的算力消耗達到了與 Llama 4 Maverick 相當的推理能力。第三方評測機構 Artificial Analysis 給 Muse Spark 在 Intelligence Index 上打了 52 分,全球第四,排在 Gemini 3.1 Pro Preview(57分)、GPT-5.4(57分)和 Claude Opus 4.6(53分)之后。作為對照,Llama 4 Maverick 在同一評測里僅得了 18 分。

      多模態推理(CharXiv測試)得分 86.4,高于 GPT-5.4 的 82.8 和 Gemini 3.1 Pro 的 80.2;醫療推理(HealthBench Hard)得分 42.8,遠高于 Claude 4.6 的 14.8。

      數字本身說明不了全部,但結論是清晰的:Muse Spark 在性能上,確實進入了第一梯隊。

      封閉的信號

      Muse Spark 目前只通過 meta.ai 和 Meta AI 應用提供,沒有下載渠道,沒有開放 API,僅有少數所謂的“精選合作伙伴”獲得了私有 API 預覽權。

      Meta 發言人給出的說法是:“當前的 Llama 模型將繼續以開源形式提供。”Wang 在 X 上發帖承認轉型“存在一些需要打磨的粗糙之處”,并表示“計劃在未來的版本開源”。

      這給開發者讀到的信號是:最好的模型,不會再開源了。

      「當前的 Llama 模型」這個措辭被反復咀嚼。這不是“我們會繼續開源”,而是“我們已有的這些還開著”。“未來版本計劃開源”也不是承諾,是可以隨時收回的意向。

      這對依賴 Llama 生態的團隊來說是很現實的問題。初創公司的技術選型、研究機構的模型訪問、個人開發者的工具鏈,都建立在“Meta 會把最好的東西開放出來”這個假設上,而這個假設在今天已經站不住腳了。

      開源倡導者的落幕

      Meta 的開源哲學從來不是純粹的理想主義,它是一種策略:用開放的模型建立開發者生態,用生態建立競爭壁壘,用競爭壁壘繞開和 OpenAI 的正面交鋒。這個策略在 Llama 3 時代運轉得很好,在 Llama 4 時代開始失靈。

      競爭格局變了。開源市場里,Qwen 和 GLM 來勢洶洶;閉源市場里,GPT-5 和 Gemini 3 在性能上甩開了距離。Meta 的處境是:在開源端被追趕,在閉源端沒有入場券。

      Muse Spark 是 Meta 購買閉源賽場入場券下的一步棋。

      扎克伯格沒有正式宣布放棄開源。他說的是“計劃開源未來版本”。但對于已經把業務建在 Llama 上的開發者來說,這句話的意思很清楚:當 Meta 有更好的模型可以端上來賣錢的時候,開源的那個將會是上一代。

      Meta 不是第一家走這條路的公司。兩年前,AI 圈里有一句被反復引用的扎克伯格金句:“閉源 AI 對社會不利。”那句話今天讀起來,已經是另一番滋味。


      1. https://my.oschina.net/u/4487475/blog/19481944
      2. https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/
      3. https://www.cnbc.com/2026/04/08/meta-debuts-first-major-ai-model-since-14-billion-deal-to-bring-in-alexandr-wang.html
      4. https://venturebeat.com/technology/goodbye-llama-meta-launches-new-proprietary-ai-model-muse-spark-first-since
      5. https://www.wired.com/story/muse-spark-meta-open-source-closed-source/
      6. https://techstartups.com/2025/04/08/llama-4-scandal-metas-release-of-llama-4-overshadowed-by-cheating-allegations-on-ai-benchmark/
      7. https://apnews.com/article/meta-ai-superintelligence-agi-scale-alexandr-wang-4b55aabf7ea018e38ffdccb66e37cf26

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