2万亿巨兽来袭，小扎亮底牌！ 首次回应Llama 4风暴，开源榜单背锅

【导读】Meta首届LlamaCon开发者大会亮点满满，Llama加持的Meta AI新升级，正式开放一行代码即可调用的API。更劲爆的是，小扎在采访中剧透，2万亿满血版Llama 4即将上线。

Meta在首届LlamaCon开发者大会上火力全开。

不仅发布了对标ChatGPT的Meta AI App，还有面向开发者的Llama API预览版，正式向OpenAI发起挑战！

Meta首席产品官Chris Cox表示，Llama及其衍生模型的下载量，两个半月内从10亿次飙升至12亿。

开源AI已是大势所趋。

Llama模型已深度融入WhatsApp、Instagram等Meta旗下应用，在对话交互、移动场景适配等方面表现出色。

最新采访中，小扎首次对Llama 4基准测试做出回应，关于开/闭源，AI未来发现给出了自己的预判。

他甚至豪言，未来12-18个月，大部分代码将由AI编写。

AI智能体不仅仅是自主完成，还会设定目标、运行测试、发现问题，能够写出比顶级工程师更优秀的代码。

2万亿Llama巨兽即将上线

访谈刚开始，扎克伯格透露现在每个月有上亿人使用Meta AI。

他说他们正在构建一种新的推荐系统，不仅包括所有你感兴趣的信息，还包括你与AI互动的内容。

为了推广LlamaCon开发者大会，小扎参加了知名科技主持人Dwarkesh播客节目

「那将是下一个非常令人兴奋的事情。我十分看重这件事。」他说。

接着，他将话题转向了刚刚发布的Llama 4。

扎克伯格说最受欢迎的Llama 3模型是8B参数的，所以这次Llama 4系列中也引入了一款这样大小的模型，他们内部代号叫「Little Llama」，会在几个月内推出。

他说已经发布的Llama 4 Scout和Maverick很棒，是市面上性价比最高的模型之一。

不过扎克伯格显然不想说这些传闻，他随后放出猛料，即将推出一款巨无霸模型Behemoth。

Behemoth是Meta的第一个前沿模型，拥有超过2万亿参数。

扎克伯格表示，这个模型太大了，以至于不得不构建大量的基础设施才能对其进行后训练。

开源、闭源之争

Dwarkesh提到在过去一年，最好的开、闭源模型之间的差距有所扩大。

Llama 4 Maverick在聊天机器人竞技场的排名已经下降到了第35，在许多主要基准测试中表现都不如o4-mini或Gemini 2.5 Flash。

对此，扎克伯格回应说，开源模型在过去一年整体上是非常好的。

他表示，过去Llama是唯一真正创新的开源代码模型，但现在有很多。并预测称，今年开源将普遍超过闭源成为最常用的模型。

然后是推理，扎克伯格说这是一个非常好的范式，他们也在研发Llama 4的推理模型，并将会适时推出。

不过他也表示，对于很多应用来说，模型的计算成本和延时也是非常关键的点。比如消费类的产品，人们不希望等待半分钟才得到答案。

至于聊天机器人竞技场排名及开源基准测试表现不佳，扎克伯格解释说，这些测试并非大家平时会做的事情。它们衡量的东西与人们实际关心的事情不同。

所以，Llama没有过度优化这类东西，他们始终将产品锚定在使用价值上，有时这与基准不完全吻合。

对此，他举例说，Sonnet 3.7是个很好的模型，但并不在竞技场的排名顶端。

他说团队可以很轻易地将Llama 4 Maverick调整到排名顶端，但他们选择不做任何调整，主要与用户价值对齐。

他认为模型需要做到：快速、非常自然地交互、原生多模态及融入到日常互动中。

回应DeepSeek

Dwarkesh把话题转向了DeepSeek，他问扎克伯格是否担心DeepSeek会超过他们。

对此，扎克表示这是一场竞争。

中国有更多的电力，而美国需要专注于建设数据中心和能源，否则会处于明显的劣势。

扎克伯格认为，由于受到算力的限制，DeepSeek做了非常令人印象深刻的底层优化。

因为出口管制，DeepSeek基本上不得不花费大量精力和时间进行底层基础设施优化，而美国的实验室则不必这样做。

提到技术进展时，扎克认为蒸馏是过去一年中真正崛起的强大技术之一，它的效果比大多数人预测的都要好。

你可以通过蒸馏捕捉到一个大模型90%-95%的智能，然后在一个10%大小的系统中运行。

这相当不错。

更有趣的是，随着多样化开源社区的发展，还可以从多个来源进行蒸馏。

比如说，Llama的多模态能力很强，另一个模型的编码方面做得更好。那你就可以从这两个模型中提取信息，蒸馏出一个更好的东西。

智能爆炸，AI编写大部分代码

Dwarkesh提到了智能爆炸概念。

简单说就是AI能够实现自主升级。

扎克伯格认为很有可能。他们在Meta内部开发了一个编码智能体和一个AI研究智能体，专门来推进Llama研究。

扎克伯格猜测，在未来12到18个月内，大部分工作代码将由AI编写。

给AI一个目标，它可以运行测试，可以改进事物，可以发现问题，可以编写比团队中非常优秀的人还要高质量的代码。

除了信息和生产力，还会有一些AI系统更注重陪伴。将会有一大堆AI只是有趣和娱乐，并出现在你的动态信息流中。

要实现智能爆炸并不容易。扎克表示，建设物理基础设施需要时间。需要一大堆的软硬件、网络、建筑、法律、能源等问题。

而且，人们学习使用、适应这些系统也需要时间。

这实际上是一种「共同进化」——人们学习如何使用这些人工智能助手，同时，人工智能助手也在学习人们关心的事情从而变得更好。

人工智能朋友、治疗师与女友

Dwarkesh接着问道，人们如何与AI保持健康的关系。

扎克伯格回答说，人们会使用对他们有价值的东西。

他说他在设计产品时的一个核心指导原则是，人们是聪明的，他们知道生活中什么是有价值的。

扎克说根据自己的经验，如果你认为某人正在做错误的事情，而他自己认为这非常有价值，那么大部分情况下，都是你搞错了。

你只是还没有理解他们所做的事为什么有价值、对他们的生活有哪些帮助。

扎克说他看到人们使用Meta AI的主要事情就是如何面对艰难的对话，比如，「我和我的女朋友有个问题。帮帮我进行这次对话。」或者「我需要在工作中和老板进行一次艰难的谈话。我该如何进行这次谈话？」。

这些都非常有帮助，随着交流的深入，AI会更好地了解你。

不过，他也表示虚拟治疗师、虚拟女友之类的产品还处在非常早期的阶段。

100倍生产力，人类不会被淘汰

想象一下，如果软件生产力在两年内提升100倍，会发生什么？

小扎表示，回顾过去100-150年发展轨迹，人类的精力从生存逐渐转向创意与文化，因为基本需求的满足也越来越容易。

他预测，随着AI工具成为超人软件工程师，这一趋势将加速。这些工具不仅能治愈疾病，解决重大问题，还将此生文化与社交活动的井喷。

100倍生产力，可能彻底改变企业的运营方式。

小扎分享了一个引人注目的例子——Meta每天服务35亿用户，提供语音客户支持是一个不切实际的想法， 成本可能高达每年100-200亿美元。

但如果AI处理90%客户咨询，就像自动驾驶汽车能应对大部分路况，Meta就能负担得起这项服务。

结果，并非是工作岗位的减少，而是增加。

通过大幅降低成本，AI可能让高接触度的服务变得可行，从而创造更多人工客服岗。

也就是说，100倍生产力同样可能扩大机会、让人们选择工作时间，追求创意和个人兴趣。

商业化AGI

此外，小扎还分享了自己对AI商业化模式的看法，包括广告、订阅制，以及多样商业模式的未来。

他指出，广告的魅力在于，它让用户无需付费就能享受优质服务。通过现代广告体系，不仅能覆盖成本，还能为用户增添价值。

在Meta，面向消费者的AI服务可能会继续以广告支撑，提供免费基础体验。

小扎也表示，「并非所有的AI服务都适合免费模式」。

他以Netflix、ESPN为例，去阐述内容生产成本高昂的服务，同样需要用户付费订阅，因为广告收入不足以覆盖成本。

同样，AI的商业化也是如此。

Meta版ChatGPT超进化

Llama 4无缝集成

大会上，Meta AI基于全新Llama 4模型再次升级，实现了全双工语音交互，就像和真人聊天一样，可以边听边说、随时打断。

它能打通Facebook和Instagram账号，摸清你的兴趣爱好，记住聊过的内容。

更酷的是，这款App能和Meta RayBan AI眼镜无缝配合，戴上眼镜就能直接和AI聊天。

对话记录也能在App和网页端随时查看。目前Meta AI App及Web版本已免费开放。

Meta AI App链接：https://ai.meta.com/

一行代码，即可调用Llama API

面向开发者，LlamaCon大会上小扎还放出了令人惊艳的Llama API。

它支持一键创建API密钥，开发者只需一行代码就能调用。

适配Python、Typescript以及OpenAI SDK，调用OpenAI API的产品可无缝切换。

在Llama API的交互式playground，开发者可以试用不同模型，调整各种参数，找到最适合的配置。

开发者还能对Llama 3.3 8B模型进行微调：上传自己的数据，或者使用Meta提供的合成数据工具包，在平台上实时查看训练进度，训练完成还能自由下载。

Meta宣布和Cerebras、Groq合作以加快推理速度。目前，Llama API预览版可以申请免费试用。

参考资料：

https://venturebeat.com/ai/metas-first-dedicated-ai-app-is-here-with-llama-4-but-its-more-consumer-than-productivity-or-business-oriented/

https://venturebeat.com/ai/meta-unleashes-llama-api-running-18x-faster-than-openai-cerebras-partnership-delivers-2600-tokens-per-second/

https://www.dwarkesh.com/p/mark-zuckerberg-2

https://ai.meta.com/blog/llamacon-llama-news/

https://www.youtube.com/watch?v=6mRP-lQs0fw

https://www.facebook.com/MetaforDevelopers/videos/1792349135036347/