发布日期：2026-01-13 16:03点击次数：127
文 | 新质动能，作者｜沛林邵阳塑料挤出设备厂家，编辑｜沐风
Llama 4 真的作弊刷榜了！
Meta 前席科学家杨立昆（Yann LeCun）近日在采访中证实，团队为优化基准测试结果，对不同评测使用了不同版本的模型，"结果的确被篡改了一点"。
另一位被裁的 FAIR 原技术总监田渊栋，则直指 Llama 4 的研发是"外行导内行"。
从 Llama 3 的"开源盟主"到 Llama 4 的口碑崩塌，不过一年时间。这背后，是 Meta 内部管理的混乱与技术路线的摇摆。
随着丑闻曝光与核心团队出走，扎克伯格正推动一场剧烈的转向：高薪挖人、换帅，并彻底放弃开源路线，转而打造闭源模型" Avocado "。
然而，这款被寄予厚望的新作，却深陷"借鉴"争议——它被曝使用通义千问优化，并试图融谷歌、OpenAI 等多方技术。
曾经的开源引者，如今变为闭源的"集大成者"。
2026 年，Meta 的 AI 命运，几乎全部压在了这个拼凑而成的 Avocado 上。如果它再失败，Meta 可能将在大模型的核心赛道上彻底掉队。
Llama 4 作弊了！
作为图灵奖得主、"卷积神经网络之父"与"深度学习三巨头"之一，杨立昆于 2013 年受邀加入 Meta 担任席科学家，并成立了大名鼎鼎的人工智能研究院（FAIR）。多年来，杨立昆一直是 Meta 前沿研究的技术引者与精神袖。
当年扎克伯格为了请他出山，甚至不惜答应他不用搬去加州、不辞去教职且研究成果须公开三项条件。
杨立昆已于 2025 年年底离职。双方的分道扬镳，本质是因为对技术路线无法达成一致：杨立昆瞧不上大语言模型路线，信奉世界模型，但扎克伯格却一心扑在大语言模型上。
在近期的采访中，杨立昆直言不讳地指出，外界关于 Llama 4 "刷榜作弊"的指控并非空穴来风。为了在基准测试中维持体面的排名，Meta 的团队确实在测试结果上"美化"了不少。他提到，团队在不同的测试中甚至动用了不同的优化模型来门刷分。
杨立昆痛批 Meta 内部对 LLM 上瘾过甚，尤其是那些新挖来的级智能实验室成员。
他点名批评亚历山大王：年轻且缺乏经验。
虽然学得快，但压根不懂研究，不知道怎么做、也不懂如何和研究员们共处。
在他眼中，这个 28 岁的年轻人，就是个 young boy。
如果杨立昆离开是因为不认同大语言模型路线，那 FAIR 前研究科学家技术总监田渊栋连同其团队整体被裁掉，就显得更加戏剧。
刚刚被裁掉时，田渊栋在社交媒体上无奈的表示：当初是被拉来给 Llama4 救火，结果项目真正的负责人没有被问责，我们团队却被解雇了。
1 月 4 日，田渊栋在社交媒体上对自己离开 Meta 这件事进一步做出说明：
"其实我也想过在公司十年多了，总有一天要离开，总不见得老死在公司里吧。"
甚至表示很长一段时间里心里都是希望"公司快把我开了吧"邵阳塑料挤出设备厂家。
手机：18631662662（同微信号）网友直呼，高级打工人吐槽起上班来，也没什么分别。
而对于 Llama 4 的失败，田渊栋在后来的采访中透露的内容，却显示出 Meta 内部更大的问题。而这些问题，早在 Llama 3 受到追捧的时期，就已经埋下种子。
从封神到幻灭
回顾 Llama 系列的迭代史，也曾有过辉煌。Llama 2 和 Llama 3 曾是 Meta 值得骄傲的底牌。
2023 年和 2024 年的 Meta，凭借"免费又好用"的开源策略，在 AI 界成为受尊重的公司。
Llama 2 证明了开源模型可以与闭源巨头叫板，而 Llama 3 则将这种能推到了巅峰，在多项指标上甚至能与 GPT-4 打得有来有回，成为众多创业者借鉴、使用的开源大模型。
那时的 Meta 工程师们外出参加会议，脊梁骨都是硬的，他们自豪于自己在做一个有意义的、能改变行业格局的项目。
然而，到了 Llama 4，故事急转直下，溃败。造成这一结局的核心原因，在于 Meta 高层对技术演进方向的战略误判。
根据 Meta 前技术员工爆料，从 Llama 3 末期开始，扎克伯格和 Meta 高层开始过度强调"技术产品化"，他们急于将 AI 整进 WhatsApp、Instagram 和 Facebook 的每一个角落。
在这种"产品优先"的激进指令下，Llama4 的研发工作由更擅长产品与工程的高层导，团队将大量资源倾斜到了多模态和应用层面的适配，却严重忽视了 AI 重要的底层能力——推理。
田渊栋对此直接吐槽为"让外行导内行"。
就在 Meta 埋头卷规模、卷应用的时候，外部世界发生了翻天覆地的变化。
OpenAI 推出了基于思维链的 o1 模型，彻底改变了推理游戏的规则；紧接着，来自中国的 DeepSeek 以震撼的 MOE 混家架构横空出世，不仅推理能力强悍，更以低的成本撕碎了硅谷大厂引以为傲的成本壁垒。
管理层对底层技术理解的匮乏，直接导致了战略路线上其离谱的"灯下黑"。其实早在 ChatGPTo1 发布前，田渊栋的 FAIR 团队就在研究思维链。
然而，因为此前 FAIR 与产品组之间没有良互动，且高层痴迷于"技术产品化"，这些自研成果被彻底埋没。
DeepSeek 的突袭让 Meta 内部彻底乱了阵脚，扎克伯格在全员大会上虽然表面淡定，背地里却开始下达"死命令"，塑料挤出机要求不计代价追赶。并请来田渊栋带的 FAIR 团队来"救火"。
产品系列与应用域聚峰塑料制品的产品种类丰富，涵盖了多种类型的PC管，主要包括以下几种：高透明包装PC管：用于透明包装，具有良好的抗冲击和透光。灯饰灯具PC管：适用于灯具外壳，具备高透明度和耐高温能。光扩散乳白灯管PC管：用于照明行业，提供均匀的光线分布，减少直射光对眼睛的影响。油泵油箱PC管：耐油、抗腐蚀、抗老化，适用于油泵及油箱行业。沙水游玩PC管：应用于水上游乐设施，具备抗压和耐腐蚀能。游乐设备PC管：用于各类游乐设施，能够承受较大外力，耐高温和耐寒。酒炮PC管：适用于酒类及饮料分配设备，具备透明和抗压能。喂鸟器PC管：适用于鸟类饲养设备，透明高，便于观察鸟类情况。分杯器PC管：主要用于饮品行业，提供可靠的分杯功能，适自动化生产。落杯桶PC管：用于自动化饮料生产线，具备抗撞击和耐久强的特点。技术优势与生产能力聚峰塑料制品采用先进的注塑技术，具备精密的成型工艺，能够确保产品的稳定与质量。公司持续优化生产流程，提高生产率，以满足客户对交货时间和质量的高要求。企业也注重技术研发，定期对产品进行创新和升级，以适应市场需求的变化，不断拓展新的产品线，确保在塑料加工行业中保持竞争力。质量管理与认证公司始终把质量管理放在位，严格按照行业标准进行生产和管理。每一批产品都经过严格的检测与质量控制，确保其符客户要求和相关安全标准。凭借精益求精的质量管理体系，聚峰塑料制品在多个行业中建立了良好的信誉，并与众多客户建立了长期稳定的作关系。发展方向未来，聚峰塑料制品将继续依靠技术创新，提升生产率与产品质量。同时，拓展国内外市场，满足不同域的需求。随着环保要求的提高，企业将加大环保型材料的研发力度，提供更多绿和环保的产品。企业还将推动智能化和自动化生产，进一步提高生产率和整体竞争力，以便在塑料制品行业中占据更大的市场份额。
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田渊栋收到这一请求时，距离 Llama 4 定下的发布时间只剩 2 个月。明眼人都看得出来，这就是个烫手山芋，此时接手，只能尽力，很难善了。
在犹豫是否接手这一项目时，田渊栋还画了一个表格。
表格
田渊栋后来自嘲道：曾以为这件事多就这四种结果，没想到终扎克伯格给了他"被裁掉"这"五种可能"，这让他"对这社会的复杂有了更为深刻的认识"。
产品定于 2 个月后上线，这条死线直接导致了 Llama 4 研发流程的畸形，田渊栋的团队被迫在死线的倒逼下强行推进工作，结果的不尽如人意是可以预见的，终只能依靠"刷榜"来维持脆弱的体面。
Llama4 推出后，社区开发者很快在使用过程中发现问题，纷纷怀疑 Meta 宣称的能靠"刷榜"取得。
Meta 当时否认了这一质疑。但是 Llama 4 的表现让扎克伯格非常不满。很快，FAIR 团队被裁，杨立昆出走。
扎克伯格亲手拆解了自己耗时十年建立的科研体系。
Meta 孤注一掷
裁撤旧体系的同时，扎克伯格在重金请"外来和尚"。
2025 年 7 月中旬，扎克伯格以约 4 年 3 亿美元的薪酬包与无限量 GPU 算力支持等顶级资源保证，挖来 OpenAI 研究员 Jason Wei 与 Hyung Won Chung。其中，Jason Wei 被认为是"思维链"开山论文的一作者。
在管理层面，扎克伯格以 143 亿美元的惊人价格收购 Scale AI49% 的股权（无投票权），并扶持该公司创始人、28 岁的 Alexandr Wang 成为 Meta 席人工智能官，直接向扎克伯格汇报。
这位年轻的新帅成立 TBD 实验室，直接导 FAIR、产品与应用研究部与基础设施部。
Meta 陷入一种"自家珍宝当草芥，重金求援买后悔药"的荒诞循环：一边裁掉自研尖兵，一边又急火攻心地花重金各种收购、招聘。
而在公司整体战略上，Meta 正在经历一场其痛苦且充满争议的"急转弯"。
随着 Llama 4 的溃败，扎克伯格已基本宣告放弃了长期坚持的开源战略，转向重新开发名为" Avocado "的闭源模型。
这款被寄予厚望的求生之作，放弃了纯粹的自研路径，转而试图融谷歌 Gemma、OpenAI 的技术亮点，甚至被曝出正在使用阿里巴巴的通义千问（Qwen）来优化其模型。
这种"集百家之长"的策略背后，更像是 Meta 对此前 All in 元宇宙，数百亿美元投入却换不回商业利润的应激式焦虑。
现在的 Meta，正处于从"理想主义开源先锋"向"务实闭源追随者"转型的阵痛期。它在行业中的位置已从引者滑落为焦虑的追赶者，试图通过削减元宇宙预算、重组 TBD 实验室来孤注一掷。
Meta 现状，已不再仅仅局限于一个 Llama 4 模型的得失，而是公司在 AI 这条路上调整方向后，是否真的能做成。
2026 年春季 Avocado 的发布将是决定扎克伯格成败的关键注脚。如果这款"博采众长"的闭源模型无法实现能突破，Meta 不仅会丢失其曾引以为傲的开源生态邵阳塑料挤出设备厂家，更可能在级智能的竞赛中彻底掉队。
