Meta Llama 5「Avocado」曝光：開源冠軍考慮走向閉源

在開源 AI 領域，Meta 的 Llama 系列一直被視為對抗閉源模型的旗幟。然而，2026 年 2 月的一系列曝光和內部消息，正在動搖這一認知。代號「Avocado」的 Llama 5 不僅展現出驚人的性能跳躍，更可能成為 Meta 歷史上第一個完全閉源的旗艦模型。

Avocado 的驚人性能數據

根據 2 月 9 日曝光的洩露信息，Llama 5（Avocado）的性能指標令人矚目。即使在微調之前，該模型在多項基準測試中的表現已經超越了當前領先的開源替代方案。

10 倍的計算效率提升如果屬實，將是一個重大突破。這意味著企業和研究者可以用相同的硬件資源獲得遠超當前的模型性能，或者以大幅降低的成本達到現有的性能水平。

為什麼要走向閉源？

Meta 考慮將 Avocado 作為閉源模型發布，這一決定的背景是複雜的。

Llama 4 的教訓

2025 年 4 月發布的 Llama 4 未能達到開發者社區的預期，這成為 Zuckerberg 重新思考開源策略的催化劑。Llama 4 的問題不僅是技術上的，更涉及到 Meta 在開源社區中的聲譽。一款備受期待但表現平平的模型，對社區信心的打擊遠大於不發布。

內部組織震盪

Meta AI 部門在過去一年經歷了劇烈的組織變革。2025 年 10 月的一波裁員衝擊了基礎 AI 研究實驗室（FAIR），直接導致了著名 AI 科學家 Yann LeCun 的離職。Meta 首席產品官 Chris Cox 也不再負責 AI 部門的管理。

這些人事變動反映了 Meta 對 AI 策略的根本性重新評估。LeCun 長期以來一直是開源 AI 的堅定倡導者，他的離開消除了內部對閉源轉向的一個重要阻力。

商業壓力

Meta 在 AI 上的投資是巨大的——其 GPU 集群已增長至超過 150 萬個單元。如此龐大的資本投入自然要求相應的回報。開源模式雖然能帶來社區支持和生態系統效應，但在直接營收方面的貢獻有限。閉源模式則允許 Meta 通過 API 訪問、企業授權等方式直接從模型中獲利。

Llama 4 Behemoth：仍在等待的巨獸

值得注意的是，即使在 Avocado 的消息浮出水面之際，Llama 4 家族的最高端版本——2 萬億參數的混合專家模型 Behemoth——仍處於有限的研究預覽階段。

Behemoth 被定位為首個在所有科學和數學基準測試中達到「專家級」推理的開放權重模型。如果這一目標實現，它可能為開源 AI 社區提供一劑強心針。但 Behemoth 的完整公開發布時間表仍不明確，這進一步增加了市場的不確定性。

開源生態的影響

Llama 系列在推出兩年多以來已累積超過 10 億次下載，確立了其在開源 AI 生態系統中的領導地位。2026 年，「主權 AI」概念的興起進一步凸顯了 Llama 的重要性——法國、印度和阿聯酋等國已將 Llama 作為國家 AI 計劃的骨幹。

如果 Meta 將其最強大的模型轉為閉源，對這些國家級 AI 計劃的影響將是深遠的。依賴 Llama 開放權重的組織可能需要尋找替代方案，或者接受使用較舊版本的現實。

「Llama 的開源模式不僅是一個技術決策，它已經成為一種地緣政治資產。Meta 需要在商業利益和全球影響力之間找到平衡。」

行業連鎖反應

Meta 的潛在轉向也引發了更廣泛的行業討論。如果連最大的開源 AI 倡導者都轉向閉源，這對整個開源 AI 運動意味著什麼？

樂觀的觀點認為，開源 AI 的基礎已經足夠堅實。Llama 的歷史版本、Mistral、Qwen 等其他開源模型已經形成了一個多元化的生態。即使 Meta 改變方向，開源 AI 的火種不會熄滅。

悲觀的觀點則指出，訓練頂級 AI 模型所需的計算資源正在急劇增長，能夠負擔這些成本的組織越來越少。如果 Meta 退出開源前沿模型的行列，剩下的開源力量可能難以與閉源巨頭競爭。

對香港 AI 社區的影響

香港的 AI 研究者和企業對 Llama 系列有著廣泛的使用。許多本地團隊基於 Llama 進行微調，開發面向粵語和繁體中文的應用。如果 Llama 5 走向閉源，這些團隊將面臨幾個選擇：

• 繼續使用 Llama 4 系列的開放權重版本
• 轉向其他開源替代方案（如 Mistral 或 Qwen）
• 評估 Llama 5 的 API 或授權方案是否在預算範圍內
• 加入混合策略，結合開源和閉源模型的優勢

無論結果如何，這一發展提醒香港的 AI 從業者：過度依賴單一模型供應商的風險正在增加。建立對多個模型供應商的兼容能力，將成為越來越重要的技術策略。