Meta的AI反击战：“牛油果”模型计算效率提升百倍

2月5日消息，Meta最新曝光的内部备忘录显示，AI新部门“超级智能实验室”开发的新一代大语言模型已完成预训练，并称其为“Meta迄今能力最强的预训练基座模型”。

这份标注日期为1月20日的备忘录指出，在未进行精调（或称后训练，post-training）的情况下，代号“牛油果”（Avocado）的模型已在知识、视觉感知和多语言表现上媲美当前领先的精调模型，且计算效率较前代大幅提升。

Meta超级智能实验室产品经理Megan Fu声称，在文本任务上，“牛油果”相比Llama 4“Maverick”版本的效率提升10倍，对比未发布的“Behemoth”版本更是高达100倍。

Meta将这一进步归功于更高质量的数据、对模型基础设施的投资以及“确定性训练”方法的采用。在Meta预计其2026年资本支出将因AI投入而激增至1150亿至1350亿美元的背景下，这种效率提升若能兑现，对于控制其追赶竞争对手过程中的天价成本至关重要。

内部乐观情绪与高管的公开表态形成了呼应。在达沃斯，Meta CTO安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）称这支成立仅约六个月的团队所开发的模型“非常出色”。但他也立刻补充，技术“尚未完全成熟”，从模型训练完成到最终可供用户使用，中间还有“大量的精调工作”要做。

博斯沃思坦言，2025年是Meta建设实验室、搭建基础设施和保障算力资源的“极其混乱的一年”，但巨大的投入已开始显现回报。博斯沃思预测，未来两年将是消费者AI产品定型并推向市场的关键时期。

Meta对当前进展的高调宣示，需要放在其近期的AI发展史中审视。2025年，被Meta寄予厚望的Llama 4模型曾因性能问题推迟发布，最终面世的“Maverick”和“Scout”版本也让部分开发者感到失望。

这次挫折直接引发了公司AI战略的重大调整。核心举措之一是在2025年6月，Meta斥资143亿美元投资Scale AI，并将该公司CEO汪滔引入，由其统领新整合成立的“Meta超级智能实验室”，旨在集中力量实现突破。

在近期的财报电话会议上，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）对超级智能实验室的产出表达了务实且前瞻的看法。他表示：“我预计我们的首批模型会不错，但更重要的是，它们将展示我们快速前进的轨迹。随着我们在今年持续发布新模型，我期待我们能稳步推动技术前沿。”

从内部备忘录的泄露到达沃斯论坛上的官方证实，Meta正试图向外界传递一个明确的信号：在经历重组、投入创纪录资金并引入新领导层后，其AI研发已取得阶段性突破。

无论是号称性能比肩精调模型的“牛油果”，还是被CTO评价为“非常出色”的首批交付模型，都承载着Meta打一场AI翻身仗的希望。