Meta新一代AI模型Avocado因性能问题延期发布，凸显大模型竞争的激烈。Meta或面临开源策略调整。
原文标题：内测输给Gemini，还套壳？！Meta千亿自研大模型遭延期
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、Meta 内部讨论过授权 Google 的 Gemini 模型来支持自家 AI 产品，如果真的发生了，会对 Meta 的品牌形象和长期发展战略产生什么影响？
3、文章提到 Meta 内部对 Avocado 是否开源存在争议，你认为 Meta 应该坚持开源路线，还是转向闭源？为什么？
原文内容
Meta 的 AI 计划，突然踩了刹车。
据《纽约时报》、路透社、彭博社等多家媒体报道，Meta 正在开发的新一代基础大模型 Avocado（牛油果），原本计划在本月发布，但由于性能未达预期，发布时间被推迟到至少 5 月。
原因也很直接：模型表现还没追上头部玩家。
在 Meta 内部测试中，Avocado 在推理、代码生成和写作能力上，仍然落后于竞争对手的最新模型。AI 大模型竞赛的现实，再次摆在桌面上。
据知情人士透露：Avocado 明显优于 Meta 上一代模型，也超过了 2025 年 3 月版本的 Gemini 2.5，但仍然落后于 2025 年 11 月发布的 Gemini 3.0。
换句话说：Meta 进步很大，但对手进步更快。
在基础模型赛道，这种差距往往意味着生态吸引力、开发者资源、人才招募能力都会受到影响。因为基础模型不仅是产品能力，更是 AI 平台的底座。
更有戏剧性的一点是，Meta 内部一度讨论过一个方案：临时授权 Google 的 Gemini 模型，来支持自己的 AI 产品。
虽然目前还没有做出决定，但这个讨论本身已经说明了问题：Meta 的 AI 战略正处在一个 非常关键的窗口期。如果核心模型落后，AI助手、代码工具、视频生成等产品能力都会受到牵制。
事实上，Meta 在 AI 上的投入，已经堪称互联网公司里最激进之一。几个数字可以感受一下：
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2025 年 AI 相关支出：720 亿美元
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2026 年预计支出：最高 1350 亿美元
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数据中心长期规划投入：6000 亿美元级别
除此之外，Meta 还做了一件极具象征意义的事：砸 143 亿美元投资 Scale AI ，并让创始人 Alexandr Wang 直接成为 Meta 首席 AI 官。
目标只有一个，建立通向超级智能的 AI 体系。扎克伯格甚至公开表示：AI 将开启人类新时代。
而这个还没熟的 Avocado 正是来自 Meta 内部的新 AI 实验室：TBD Lab（To Be Determined Lab）。实验室目前只有约 100 人，但配置极高，几乎是精英特种部队。
TBD Lab 正在同时开发两类模型：基础大模型Avocado；图像/视频生成模型Mango。
据《纽约时报》报道，TBD Lab 于去年年底完成了 Avocado 开发的第一阶段，即预训练。今年 1 月，他们开始了后训练，团队也正是在这个阶段将目标发布日期定在了 3 月中旬（结果跑票）。
目前已经推出过一个产品 Vibes，一个类似 OpenAI Sora 的视频生成应用。
不过，内部团队也并非完全顺利。报道称，有研究员在 Avocado 发布前离职， Alexandr Wang 与 Meta 产品负责人之间存在分歧，争论焦点是 AI 如何提升广告业务。这其实也是 Meta AI 战略的一条主线：AI 必须服务广告。
Meta 一直是开源大模型阵营的旗手。Llama 系列几乎是开源生态的核心力量。但这次的 Avocado，有可能改变策略。内部讨论显示：扎克伯格和 Alexandr Wang 更倾向于闭源。
原因并不难理解，模型成本极高，竞争更加激烈，商业化压力更大。而对手们（ OpenAI、Anthropic ）几乎全部是 闭源路线。
Meta 的这次延期，其实透露了一个行业信号：大模型竞争已经从能不能做出来，变成了谁迭代更快。
现在的头部玩家差距已经不再是有没有，而是推理能力、工程效率、推理成本、迭代速度。谁能持续跑在前面，谁就能成为 AI 平台生态的中心。
有趣的是，Meta 已经开始规划下一代模型。命名依旧保持水果系列：Avocado → Mango → Watermelon，规模会更大。
扎克伯格在一次投资者电话会上说过一句话，我们的第一批模型可能只是不错，但更重要的是，它们会显示出我们正在快速前进。
翻译一下就是：现在可能不是最强，但很快会追上。
问题只剩一个：这场 AI 竞赛里，时间是否还够。
参考链接：
https://www.nytimes.com/2026/03/12/technology/meta-avocado-ai-model-delayed.html?unlocked_article_code=1.S1A.vI_6.4j717gwtFem0
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