纸面参数很高大上，号称原生多模态 MOE 模型，击败 DeepSeek V3，还有 2 万亿参数巨兽，连 Meta CEO 扎克伯格也发视频，摇旗高呼迎接「Llama 4 日」。

　　欢呼是短暂的，当网友开始实测后，却几乎是一边倒的负面评价，堪称今年 AI 界最大的「翻车」事件。

　　在专门讨论本地部署大语言模型的社区 r/LocalLLaMA（可理解为 Llama「贴吧」）中，一篇标题为「我对 Llama 4 感到 incredibly disappointed（极度失望）」的帖子迅速获得了大量关注和共鸣。

　　更有 Llama 忠实粉丝原地破防，直言是时候该将「LocalLLaMA」改名为「LocalGemma」了，调侃 Llama 4 的发布更像是迟到的愚人节玩笑。

　　这一基准测试旨在评估大型语言模型（LLM）在多语言编程任务中的表现，覆盖了 C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust 六种主流编程语言。

　　博主 @deedydas 同样表达了对 Llama 4 的失望，直呼其为「一个糟糕透顶的编程模型」。

　　另一位网友 Flavio Adamo 分别让 Llama 4 Maverick 和 GPT-4o 生成一个小球在旋转多边形弹跳的动画，并且，小球跳动的过程中要遵循重力和摩擦力的影响。

　　结果显示，Llama 4 Maverick 生成的多边形形状缺乏开口，小球的运动也违背物理规律，相比之下，新版 GPT-4o 的表现明显更胜一筹，而 Gemini 2.5 Pro 的表现则堪称王者。

　　回望今年 1 月，扎克伯格还宣称，AI 将达中级软件工程师编程水平，就目前 Llama 4 糟糕的表现，属实是打脸来的有些快。

　　另外，Llama 4 Scout 的上下文长度达到了 1000 万 tokens。这一超长上下文长度使得 Llama 4 Scout 能够处理和分析极长的文本内容，例如整本书籍、大型代码库或多媒体档案。

　　这意味着，如果你把整本书输入模型，然后问「哈利小时候是住在卧室还是楼梯下的储物间」，Llama-4-Scout 只有 22% 的概率能答对（近似理解，实际召回机制更复杂）。而这个成绩自然也就远低于头部模型的平均水平。

　　Meta 开放了 Llama 4 的权重，但即使使用量化（quant），也无法在消费级 GPU 上运行。号称单卡运行，但实际指的却是 H100。门槛之高，对开发者可谓是相当不友好。

　　更何况，Llama 4 的新许可证还有几个限制条款，其中备受诟病的则是拥有超过 7 亿月活跃用户的公司必须向 Meta 申请特别许可证，Meta 可以自行决定是否批准或拒绝。

　　在大模型竞技场（Arena）排名中，Llama 4 Maverick 名列总榜第二，成为第四个突破 1400 分的模型，在开源模型中更是高居榜首，更是超越了 DeepSeek V3。

　　面对实测性能的「货不对板」，细心的网友很快嗅到一丝蹊跷。在 LM Arena 上取得高分的 Maverick 其实用到了一个「实验性聊天版本」。

　　这还没完，今天一亩三分地社区的爆料贴也似乎揭开了一些内幕。爆料称，经过反复训练后，Llama 4 未能取得开源 SOTA，甚至与之相差甚远。

　　于是，公司领导层建议将各个 benchmark 的测试集混合在 post-training 过程中，目的是希望能够在各项指标上交差。拿出一个「看起来可以」的结果。

　　这里说的将各个 benchmark 的测试集混合在 post-training 过程中，是指在模型的后训练（post-training）阶段，通过混合不同基准测试的数据集，模型可以在多种任务和场景中学习，从而提升其泛化能力。

　　打个简单的比方，这就像考试时作弊。试题本该从保密题库（benchmark 测试集）中随机抽取，考前无人知晓。可如果有人提前偷看了题目并反复练习（相当于将测试集混入训练），那考试的时候肯定能考得很好。

　　帖主进一步解释说，Llama 4 发布之后，实测结果遭到 X 和 Reddit 网友的吐槽。作为一名目前也在学术界的人他宣称实在无法接受 Meta 的做法，已提交离职申请，并明确要求在 Llama 4 的 Technical Report 中剔除自己的名字。

　　不过，对于这桩疑似「刷榜作弊」的指控，真相究竟如何，或许还需更多证据。一位名为 LichengYu 的 Meta 员工也疑似在评论区实名回应称：

　　「这两天虚心聆听各方 feedback(比如 coding，creativewriting 等缺陷必须改进)，希望能在下一版有提升。但为了刷点而 overfit 测试集whatsapp只能手机号添加吗，我们从来没有做过，实名 Licheng Yu，两个 oss model 的 post training 有经手我这边。请告知哪条 prompt 是测试集选出来放进训练集的，我给你磕一个+道歉！」

　　公开资料显示，Licheng Yu（虞立成）曾本科毕业于上海交通大学，2014 年获佐治亚理工学院和上海交通大学双硕士学位，在 2019 年 5 月获北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学博士学位，。

　　他的研究领域专注于计算机视觉和自然语言处理，多篇论文被 CVPR、ICLR、ECCV、KDD 等顶级会议接收。

　　当然，脱下简单的灰色T恤、牛仔裤和连帽衫，扎克伯格也开始频繁地穿着大 LOGO 的名牌服装，颈间挂上粗犷的大金链子，甚至在公开场合自信展示自己的健身成果。

　　醉翁之意不在酒的扎克伯格试图通过展现更「真实」、更「接地气」的一面，拉近与公众的距离。这不仅让 Meta 显得更加亲民，也使其顺势成为对抗 OpenAI 闭源模型的开源旗手，声势一时无两。

　　与此同时，Meta 的雄厚实力为转型提供了坚实后盾。据悉，Meta 计划在 2025 年投入高达 650 亿美元用于扩展其 AI 基础设施，这一数字在业内堪称大手笔，到 2025 年底，Meta 计划拥有超过 130 万块 GPU。

　　作为 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 等全球知名社交平台的母公司，Meta 掌握着数十亿用户的日常交互数据。据统计，其平台的全球日活跃用户数（DAU）在 2024 年已超过 30 亿，这一庞大的数据体量为 AI 模型的训练提供了海量的原材料。

　　再者，Meta 在人才储备上同样不遑多让。其 AI 部门的领军人物是业界享有盛誉的图灵奖得主 Yann LeCun。在他的带领下，Meta 坚持开源策略，推出了 Llama 系列模型。

　　因此，Meta 也野心十足——它不仅要巩固自身在社交领域的地位，更希望在 AI 领域实现弯道超车，目标是在 2025 年底前超越 OpenAI 等强劲对手。

　　若一亩三分地的爆料属实，Llama 4 的研发过程中可能存在为追求基准测试分数而「作弊」的行为——通过将测试集混入训练数据，也更像是「AI 流量焦虑」下的操作变形。

　　「当生成式 AI 组织中的每个高管薪资都比训练整个 DeepSeek-V3 的成本还要高，而我们有好几十个这样的高管，他们要如何面对高层？」

　　2023 年，Meta 凭借 Llama 系列在开源大模型领域几乎建立了垄断地位，成为开源 AI 的代名词和标杆。

　　然而，AI 一日，人间一年，在 Llama 4 遭遇「滑铁卢」的评论区中，其他开源模型的好评随处可见。其中，Google Gemma 以轻量高效和多模态能力赢得广泛认可，阿里的 Qwen 系列基座模型崭露头角，而 DeepSeek 更以低成本高性能的黑马姿态震撼了整个行业。

　　Meta 能否调整策略重回开源 AI 的模型领跑位置尚未可知，但无论如何，开源 AI 的百花齐放已经不可逆转地到来了。

　　秉持着哪个 AI 好用，用哪个的原则，Meta 也不能全然怪用户「墙头草」。更何况，在开源透明度方面，相较于上述几家公司的开源模型，Llama 4 的自缚手脚，也颇有些自断一臂的意味。

　　而 Meta 目前的挣扎或许也表明，即便手握全球所有的 GPU 算力和海量数据，资源优势已不再是决定性因素，开源大模型的「王座」，不能靠蛮力夺取。