震惊！Meta悄然闭源，国内Qwen系列开源AI大模型崛起！

以前靠开源圈粉的Meta，现在居然偷偷转性搞闭源了！

2026年初，它新成立的超级智能实验室（MSL）悄悄搞出了两款AI模型——文本模型Avocado和图像视频模型Mango，CTO就说俩模型表现特顶，计划今年一季度正式对外发。

这可不是单纯上新这么简单，等于Meta彻底告别了扎了好几年的开源赛道，要转头靠闭源AI赚钱了

而这波转变，不光是Meta自己遇到了麻烦，还被通义千问在开源圈的强势表现逼得没办法。

时间拉回2023年，Meta靠Llama大模型的开源操作，在AI圈火得一塌糊涂。那时候OpenAI、谷歌都把模型技术藏得严严实实

Meta偏反着来，直接开放模型下载，让开发者随便用、随便改，很快就攒下了一大波开发者粉丝。

Llama系列更新也快，到Llama 4的时候，总参数做到了4000亿，推理时只激活170亿就行，识别法律条款准确率能到98%，轻量版甚至能在普通消费级显卡上跑，GitHub上相关项目两周就涨了140%，妥妥靠开源建起了自己的优势。

可这份优势没撑多久，就被内外麻烦搅得稀碎

2025年，Llama 4开源版直接口碑崩了！公开给开发者用的版本，在关键场景里表现拉胯，还被人质疑是“靠优化测试集造假”，这下彻底伤了开发者的心。

更惨的是，外面的竞争也越来越卷：OpenAI的Sora 2垄断了视频生成的热度，谷歌靠Gemini闭源狠狠赚了一笔，反观Meta，开源生态只能赚个吆喝，没法直接变现，砸进去的巨额研发费用根本扛不住。

最让Meta头疼的是，通义千问在开源圈异军突起！直接抢了它的饭碗。

作为后起之秀，通义千问靠“全尺寸开源+宽松使用协议”一路逆袭，到2026年1月，全球下载量破了10亿次，衍生出来的模型都超20万个了，成了全球第一个做到这一点的开源大模型，直接把Llama从开源第一的位置挤了下来。

它从0.5B到480B参数的模型都有，不管是多模态、写代码还是多语言，表现都很能打——Qwen3-Coder写代码比GPT-4.1还厉害，Qwen2.5-VL看图片能抓细节，就连东南亚7种语言的测试，也稳坐开源第一。

更扎心的是，通义千问还得到了企业的认可

Airbnb的CEO都公开说，公司更愿意用通义千问，因为它好用、速度快还便宜，连硅谷的企业都开始放弃美国产模型，转投通义千问。

开发者和企业都跑了，Meta才反应过来：自己的开源优势早就没了，再死磕开源，迟早被通义千问这类对手彻底超越。

于是扎克伯格干脆all in闭源，2025年给AI砸了700到720亿美元，又是搭超算集群，又是自研AI芯片，这波转向既是没办法，也是被现实逼出来的必然选择。

想在闭源赛道站稳脚，Meta掏出了压箱底的两款新模型，目标就是对标GPT-5和Gemini 3 Ultra（到底如何，我们还是别听它吹，show me AI）

官方号称：文本模型Avocado是Llama 4的闭源升级版，多了个“懂人心”的能力，能猜透用户没说出口的需求，复杂任务做得比Llama 4准40%，写代码速度也快了35%，以后能直接改Facebook和WhatsApp的广告投放方式。

图像视频模型Mango主打专业影视级效果，能生成4K/60帧的视频，渲染速度比传统工具快3倍。

在Instagram Reels试点的时候，直接让内容产出效率翻了10倍。这俩模型参数可能突破2万亿，还能处理超1000万tokens的内容，差不多是1.5万页文本或20小时视频，彻底解决了老模型“记不住长内容”的毛病，也是Meta闭源转型的核心底气。

不过这波转型，Meta还有两道坎要跨。

一是怎么平衡生态——以前靠开源攒下的开发者，可能因为闭源就走了，只能靠Avocado和Mango的硬实力，留住愿意花钱的企业客户。

二是能不能回本——到2028年，Meta在AI上要累计投6000亿美元，可这俩新模型怎么赚钱还没定好路子，是按订阅收费、开放接口，还是靠广告变现，都得慢慢试。

现在扎克伯格把超级智能实验室安在自己办公室旁边，亲自盯着AI研发，足见对这波转型的重视。

今年一季度Avocado和Mango发布，就是Meta交出的第一份闭源答卷。从开源到闭源，Meta的转变不只是自己改了战略，更能看出AI行业的变化——通义千问这类开源玩家崛起，闭源巨头又忙着赚钱挤压空间，行业终于从只拼技术的狂欢，回归到要赚钱活下去的理性。

毕竟AI赛道烧钱如流水，光有技术和口碑没用，能活下去、赚到钱才是真本事。

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