Meta「Avocado」一再跳票：閉源豪賭受挫，傳考慮向 Google 授權 Gemini

就在 Google I/O 2026 主宰本週 AI 新聞版面之際，Meta 正陷入一個尷尬困境：這家曾大力倡導開源 AI 的公司，如今卻傳出正悄悄向其最激烈的競爭對手洽談授權——原因是自家旗艦閉源模型的表現遠不如預期。

一年間的連續跳票

Meta 代號「Avocado」的前沿模型項目，已成為 AI 產業中最令人尷尬的故事之一。該模型最初設定的內部里程碑是 2025 年第四季，其後滑入 2026 年第一季，再推遲到三月，又延到五月。如今五月已過三分之二，仍無任何正式發布動作。知情人士表示，最可能的公開發布窗口是六月——前提是工程團隊能解決反覆拖延時程的效能問題。

延誤的意義遠不止是排程問題。Meta 為 Avocado 設定了雄心勃勃的目標：這將是該公司首款閉源前沿模型，作為 Llama 系列的直接繼承者，以商業產品而非開放授權的形式銷售。它應該要證明 Meta 的 AI 投資——2026 年資本支出承諾高達 1150 億至 1350 億美元，且以「超級智慧」為明確目標——足以打造出能與 OpenAI 和 Anthropic 前沿模型抗衡的系統。

效能落差問題

內部評測呈現了一個複雜的局面。Avocado 在推理、程式碼生成和寫作基準測試上確實穩定勝過 Google 的 Gemini 2.5 Pro——也就是 I/O 2026 前一代的模型。但問題在於：在 Avocado 開發期間，競爭對手早已大幅進化。Gemini 3.0 與 3.5、Claude Mythos、GPT-5.5 都在 Avocado 原定發布日期後陸續問世，把需要超越的標準又拉高了一截。

知情人士透露，Avocado 最弱的環節是複雜推理鏈——也就是進階程式輔助與科學分析所需的多步邏輯推演。長程規劃任務的表現尤其令人擔憂，這恰恰是 Anthropic Mythos 建立最大領先優勢的面向。

諷刺之處顯而易見：Meta 打造閉源模型以挑戰 OpenAI 和 Anthropic 的策略，似乎嚴重低估了這些對手在同一開發週期內的自我演進速度。

向 Google 授權 Gemini 的討論

最引發外界關注——也在 Meta 內部引發最多摩擦——的細節，是一場據報關於授權使用 Google Gemini 技術的討論。知情人士稱，Meta AI 領導層提出了在等待自家模型追上之際，暫時將 Gemini 能力整合進 Avocado 或其他 Meta AI 產品的構想。

目前尚未達成任何協議，談判是否超越初步探索階段也不得而知。但這場對話的存在本身，已足以說明 Meta 的處境。這家靠「讓全世界都能用強大的開放權重模型」建立起 AI 公信力的公司——Llama 2、Llama 3 及衍生版本已被下載數億次，支撐著數千個第三方應用——如今卻在考慮是否要依賴競爭對手的閉源基礎設施，才能在消費者 AI 市場保持競爭力。

這個想法有其務實邏輯：搭載 Gemini 的 Meta AI 助理在效能上確實會優於 Meta 目前能出貨的版本。但隨之而來的形象損傷，以及由此產生的戰略依賴關係，使這場內部辯論充滿爭議。

從開源到閉源：沒人預料到的轉向

更深層的故事，是 Avocado 對 Meta AI 整體策略的意義。多年來，Meta 的立場始終一貫且充滿原則：開源 AI 對生態系有利、對安全有利（透過透明化），對 Meta 也有利，因為它創造了商譽並促使第三方投入 Llama 生態系。Zuckerberg 曾公開論述，Meta 應成為讓前沿 AI 民主化的公司，就像 Android 讓行動運算民主化一樣。

Avocado 放棄了這個立場。與 Llama 不同，Avocado 被設計為一款閉源商業產品——用戶需付費透過 Meta AI 存取，外部開發者無法自行下載運行。Meta 尚未完整解釋這一轉向背後的戰略邏輯，但商業理由顯而易見：隨著前沿模型成為真正能產生收益的產品，Meta 需要一個可以貨幣化的閉源資產，而非持續贈出最強大的模型。

問題在於，面對當前競爭格局，這一轉向是否真的是正確的策略選擇。Meta 在 Llama 開放生態系周圍建立了龐大且忠誠的開發者社群。Avocado 的閉源策略、一再延誤，以及傳出的效能表現不如預期，很可能在疏離這個社群的同時，卻無法交出能讓代價顯得值得的競爭力產品。

接下來的走向

Meta 面臨的窗口正在收窄。Google I/O 2026 週二的一系列發表，再次拉高了競爭標準：Gemini 3.5 Pro 已正式上線，Gemini 3.2 Flash 正在 Google 各項產品中大規模部署。Avocado 每多待在開發中一週，它正在被拿來比較的對手模型就會再進步一截。

Meta 仍握有重要籌碼：在旗下應用家族中擁有超過 30 億每日活躍用戶、龐大的社交關係圖譜（這是純模型能力所無法複製的差異化優勢），以及能以其他公司難以企及的規模資助 AI 部署的廣告基礎設施。但這些優勢必須建立在 Avocado 確實存在且效能合格的前提上，才有意義。

若六月發布成真，Meta 至少有一款產品可以在今夏的開發者活動上亮相。若再度延至第三季，看起來就不再只是工程決策，而是戰略危機的訊號。

對整個 AI 產業而言，Meta 的困境為一場持續中的辯論提供了新的案例：在這個技術週期階段，開源開發與前沿模型競爭究竟能否兼容？目前的跡象顯示，縮短與最強閉源模型的差距，需要集中的工程資源、聚焦的研究議程，以及規模遠超任何開放協作流程所能企及的訓練計算量。Meta 正在以數百億美元的代價學習這個教訓。