Llama 4被图灵奖得主曝作弊刷榜，Meta开源AI帝国一夜倾覆

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（来源：钛媒体APP）

Llama 4真的作弊刷榜了！

Meta前首席科学家杨立昆（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“外行领导内行”。

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，并试图融合谷歌、OpenAI等多方技术。

曾经的开源引领者，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担任首席科学家，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前沿研究的技术引领者与精神领袖。

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必须公开三项条件。

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专门刷分。

杨立昆痛批Meta内部对LLM上瘾过甚，尤其是那些新挖来的超级智能实验室成员。

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，就显得更加戏剧性。

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”。

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最值得骄傲的底牌。

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则将这种性能推到了巅峰，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，全面溃败。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整合进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领导，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最重要的底层能力——推理。

田渊栋对此直接吐槽为“让外行领导内行”。

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混合专家架构横空出世，不仅推理能力强悍，更以极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极其离谱的“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性互动，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”，要求不计代价追赶。并请来田渊栋带领的FAIR团队来“救火”。

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：曾以为这件事最多就这四种结果，没想到最终扎克伯格给了他“被裁掉”这“第五种可能”，这让他“对这社会的复杂性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，最终只能依靠“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宣称的性能靠“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”开山论文的第一作者。

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首席人工智能官，直接向扎克伯格汇报。

这位年轻的新帅成立TBD实验室，直接领导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正在经历一场极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，转而试图融合谷歌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领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性能突破，Meta不仅会丢失其曾引以为傲的开源生态，更可能在超级智能的竞赛中彻底掉队。