据《信息》杂志获取的一份内部备忘录显示，元宇宙平台公司（MetaPlatforms）对其新成立AI团队即将推出的首款核心大模型，态度愈发乐观。这份日期为1月20日的备忘录由Meta超级智能实验室（MetaSuperintelligenceLabs）产品经理梅根・傅（MeganFu）发布，其中明确指出，下一代大语言模型Avocado（牛油果）已完成预训练，是“Meta迄今能力最强的预训练基础模型”。预训练是AI模型开发的初始阶段，模型需接触海量数据，学习通用知识、模式与关联关系。
左为王士立（AlexandrWang）与马克・扎克伯格
备忘录称，Avocado的性能已超越当前最优的开源基础模型。（基础模型指仅完成预训练、尚未通过“后训练”阶段优化的大语言模型；后训练阶段会通过人类反馈强化学习等技术，针对特定任务对模型进行精调。）尽管Avocado尚未完成后训练，但其在知识储备、视觉感知及多语言能力上，已与顶尖的后训练模型持平。
在Avocado正式公开发布前，Meta内部对其AI模型进展的乐观评估，能否经受住外界检验，目前尚无定论。但考虑到Meta过去一年在AI领域的坎坷经历，即便在内部过度宣传这一进展，对公司而言也存在风险。
2025年，Meta旗下上一代大语言模型Llama4的表现未达预期，迫使公司推迟其发布时间。最终Meta推出Llama4的两个版本——Maverick（游侠）与Scout（侦察兵），但部分开发者对其实际表现感到失望。
这些挫折直接推动了Meta整体AI业务的大规模重组。重组包括：去年6月Meta以143亿美元收购ScaleAI，该初创公司CEO王士立（AlexandrWang）随之加入Meta，负责统领全新的AI综合组织——Meta超级智能实验室。此后，Meta向AI业务投入的资金创历史纪录：公司近期预测，2026年包含AI算力成本在内的资本支出，将较2025年增长约73%，达到1150亿至1350亿美元。
Meta在新模型上取得的技术进展，或有助于控制相关成本。去年12月中旬的另一份备忘录显示，在文本相关任务中，Avocado的计算效率较Maverick提升10倍，较Behemoth提升超100倍。Behemoth是Meta去年推迟发布、至今未公开的Llama4版本。
Meta表示，通过获取更高质量的数据、投入模型基础设施建设，以及采用确定性训练（该方法可确保模型在相同训练方式下输出稳定结果），成功实现了效率突破。这一效率提升有助于降低AI研发的能耗与成本——在Meta全力追赶竞争对手的当下，这是至关重要的因素。
Meta内部备忘录的积极基调，与近期高管的公开表态相呼应。上月Meta首席技术官安德鲁・博斯沃思（AndrewBosworth）在瑞士达沃斯世界经济论坛的新闻发布会上，也暗示了类似的效率提升，并称Meta的AI模型“表现非常出色”。博斯沃思还表示，要开发出面向消费者的可用模型，需要进行大量的后训练工作。
与此同时，在上周的财报电话会议上，Meta首席执行官马克・扎克伯格（MarkZuckerberg）谈及Meta超级智能实验室计划推出的首批大模型时表示：“我预计我们的首批模型会表现不错，但更重要的是，它们将展现出我们快速的发展轨迹。我还预计，今年我们将持续推出新模型，稳步推进技术前沿。”
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