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告别LeCun,借力阿里,Meta能靠千问翻盘么?

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作者 | Yoky
邮箱 | yokyliu@pingwest.com

谁也没想到,曾经高举“开源大旗”的Meta,会以这样一种充满讽刺意味的方式宣告新时代的到来。

本周,彭博社爆出一则重磅消息:Meta正在秘密研发代号为“Avocado”(牛油果)的新一代旗舰模型。与以往不同,这将是一个彻底的闭源模型。Meta还向英伟达追加50亿美元芯片订单,并宣布未来数年投入6000亿美元All in AI。


一切都在表明:扎克伯格已经没有退路了。

Llama4口碑翻车之后,其缔造者Yann LeCun在内部受到了巨大的挑战,在上个月,他刚刚宣布离职。LeCun坚持科学家的理想主义,主张开源共享和探索“世界模型”,这与扎克伯格急于商业变现、追求“超智能”产品的野心始终格格不入。LeCun的离开,实际上宣告了Meta内部理想主义时代的终结。

取而代之的是以143亿美元天价挖来的Scale AI创始人Alexandr Wang,并围绕他组建了全新的“超智能实验室”。与LeCun不同,Alexandr Wang是坚定的“闭源主义”拥护者,他的上位意味着Meta关上开源大门早已是板上钉钉的事。

然而真正讽刺的是这场翻盘战的“弹药来源”。据彭博社披露,Avocado在训练中蒸馏了谷歌Gemma、OpenAI GPT-oss,以及阿里巴巴的通义千问。

没错,那个扎克伯格曾经看不上、呼吁要对抗的中国开源模型,如今成了他闭源堡垒的基石。

告别了LeCun的“体面”,借力了阿里的“实惠”,扎克伯格证明了一件事:在硅谷,没有什么信仰是输不起的时候不能抛弃的,也没有什么敌人的武器是不能捡起的。

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此时此刻,Meta为何必须“抄作业”?

2025年的硅谷AI战场,已经是生死时速。

11月,谷歌发布Gemini 3,在推理、编程和通用智能测试上全面超越GPT-5.1,并宣称开启了“智能新纪元”。OpenAI随即进入“紧急状态”,CEO Sam Altman下达“红色警报”,紧急准备发布GPT-5.2以遏制谷歌势头。而Meta呢?它连参与这场战争的资格都没有。

Meta现在的处境极为尴尬。2025年发布的Llama 4表现平淡,不仅没有兑现年初的承诺,在权威榜单LM Arena上的排名甚至暴跌至第32位,核心能力落后主流竞品近50%。这意味着,Meta目前手里连一张能打的牌都没有。

如果现在选择“从头开始”预训练一个新的基座模型,不仅需要消耗数月的时间清洗数据、调整算力,还要面临巨大的不确定性。对于急于推出“超智能”产品,这意味着Meta每拖延一天,就会流失更多潜在客户。而且对于扎克伯格期望的2026年实现商业变现,时间就是最大的敌人。基于现成的、已被验证的开源方案进行蒸馏和微调,是快速追平差距、重返牌桌的唯一捷径。

随着Yann LeCun的离职,Meta内部经历了一场血腥的清洗。LeCun一直坚持学术理想和“世界模型”,对大语言模型(LLM)的商业化前景持怀疑态度,这导致Llama项目在后期战略上摇摆不定。扎克伯格早已失去了耐心,他清洗了FAIR实验室,裁掉了约600名研究人员,并引入了Scale AI创始人Alexandr Wang等“实战派”。

现在的Meta,学术界的理想主义者所剩无几,剩下的是一群以结果为导向的产业界工程师。对于这群新掌权者而言,Llama是一个属于过去时代的、久未更新且背负着沉重“学术包袱”的旧资产。Llama 4的失败已经证明了原有路线的低效,与其在一个已经落后的架构上修修补补,不如直接利用市场上现成的最强模型作为燃料,为新的“战争机器”Avocado加速。

扎克伯格现在的战略是“Move faster”,既然DeepSeek等竞争对手已经证明了可以通过借鉴开源模型(比如千问)来快速构建强大的闭源能力,Meta没有理由死守“纯自研”的虚名。通过蒸馏千问和Gemma,Meta可以低成本地补齐自己在多语言和特定任务上的短板,将数百亿美元的资源集中在更高层的产品化和商业变现上。

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为什么是千问?

非常有意思的是,扎克伯格并没有选择DeepSeek R1,而是选中了千问。

这背后暴露了扎克伯格作为产品经理而非科学家的毒辣眼光:他需要的不是一个偏科的“天才”,而是一个能扛住十亿级用户压力的“全能基座”。

千问展现出的能力不仅仅是单点的突破,而是综合素质的全面碾压。2025年4月29日,阿里正式发布了千问3系列,此次发布包括多款模型,从0.6B参数的轻量级版本到235B总参数的旗舰MoE模型不等,并将语言理解、逻辑推理、代码生成高度融合在同一个架构下的综合能力,提供了极强的可扩展性。对于试图构建“超智能”系统的Meta来说,千问提供了一个比DeepSeek更宽广、更稳健的地基。

我们推测第二个核心逻辑,在于其惊人的泛化能力和家族完整性。与许多开源模型“单兵作战”不同,阿里通义千问提供的是一个“全尺寸、全模态”的军火库。千问系列模型针对不同规模和场景进行了优化,覆盖从移动端到企业级服务器的全谱系应用需求,同时千问系列也保证了小模型媲美大参数的模型性能,对算力和部署环境的需求进一步降低。

这种通用性早已被硅谷验证过:Airbnb CEO Brian Chesky公开表示,公司正在“大量依赖千问”,认为其在速度和表现上优于部分商业闭源模型。英伟达CEO黄仁勋也在公开场合提到,千问在全球开源模型市场占据了很大份额。2025年5月,黄仁勋在财报电话会上表示,中国千问是开源AI模型之中最好的。


既然千问的可靠性已经被多家科技巨头所验证,Meta的拿来主义显得顺理成章且风险极低。过去三年,阿里自主研发的千问千问系列模型已在全球开源AI领域建立起领先水平。截至目前,千问系列模型在全球主要模型社区的累计下载量已突破7亿,衍生模型数量超过18万,成为全球开发者和企业采用最广泛的开源模型之一。

最后,也是最关键的一点,扎克伯格不仅看重技术指标,更看重产品落地的实战数据。

Meta最终的模型势必是要服务于几十亿C端用户。在目前的开源模型阵营中,唯有千问背后拥有一个现象级的C端产品作为支撑。2025年12月10日,阿里官宣,千问App上线23天,月活突破3000万,成为全球增长最快的AI应用。


这一成绩意味着什么?今年9月,中国月活跃用户排名前三的AI应用中,豆包、DeepSeek、腾讯元宝分列前三,MAU分别为1.72亿、1.45亿、3286万。通义排在第十,月活跃用户仅有306万。仅仅两个月后,千问就从300万月活飙升至3000万,增长了近10倍,这是一个令人惊讶的增长曲线。

对于Meta来说,这一数据证明了千问不仅是一个实验室里的高分模型,更是一个经受住了大规模市场考验的“工业级产品”。据黄仁勋所言,千问已成为硅谷AI基础设施的重要组成部分。

扎克伯格选择蒸馏千问,本质上是在复制这种已经被市场验证过的成功:他不仅想要千问的模型参数,更想要复刻千问App那种从基座模型到爆款应用的顺滑路径。

当一个开源模型不仅在基准测试中名列前茅,还能在短短23天内收获3000万月活用户时,它就不再仅仅是一个“技术方案”,而是一个已经被证明可行的“商业模板”。

这是扎克伯格真正想要的东西。


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