背景：Llama 4掉队了
去年Meta的Llama 4系列发布后表现不佳，在多项基准测试中落后于OpenAI的GPT-5系列和Anthropic的Mythos。开源社区的声音也很直接：Llama 4的推理能力和编程能力跟闭源第一梯队有明显差距。对Meta来说，这不仅是技术问题——开源策略曾是Meta在AI领域最大的差异化标签，模型能力跟不上，这个标签的价值也在缩水。
新棋子：Alexandr Wang入局
去年6月，Meta向Scale AI投资143亿美元，获得49%股份。作为交易的一部分，Scale AI联合创始人兼CEO Alexandr Wang加入Meta，负责专注通用人工智能（AGI）的'超级智能'团队。Wang带来的是数据工程和评测体系的能力——Scale AI的核心业务就是为AI公司提供高质量训练数据和benchmark。Meta押注的是：模型能力不仅取决于架构和算力，更取决于数据质量。
策略变了：开源+闭源混合
最大的变化是Meta不再坚持纯开源路线。消息人士透露，Meta计划以开源许可发布新模型的多个版本，但同时保留部分专有技术。Wang本人确认：部分最新大模型将保持专有化。这意味着Meta正在转向一种混合策略——用开源版本建立生态和影响力，用闭源版本保持商业竞争力。这跟Google的Gemini策略类似：轻量版开源/免费，旗舰版闭源/付费。
- 新模型由Wang主导的超级智能团队负责，目标直指AGI。
- Meta清楚新模型整体性能可能仍无法与OpenAI/Anthropic下一代产品竞争，但相信在某些方面能吸引消费者。
- OpenAI和Anthropic已暗示下一代模型即将发布，时间窗口紧迫。
对行业的影响
如果Meta的新开源模型能力有明显提升，开源社区会受益——中小团队和企业用户能拿到更好的免费模型。但如果Meta把最强能力留在闭源侧，开源社区和Llama生态的信任度会受到考验。毕竟，开发者选择Llama不只是因为免费，还因为Meta承诺开放。一旦这个承诺打折扣，部分用户可能转向其他开源选项——比如DeepSeek V4和MiniMax H3，这两家中国厂商正在用'开源+极致性价比'抢市场。
Meta从'纯开源旗手'到'混合策略玩家'，开源社区需要重新评估谁才是真正开放的那个。