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編輯：編輯部 NYs

【新智元導讀】Meta首屆LlamaCon開發者大會亮點滿滿，Llama加持的Meta AI新升級，正式開放一行代碼即可調用的API。更勁爆的是，小扎在采訪中劇透，2萬億滿血版Llama 4即將上線。

Meta在首屆LlamaCon開發者大會上火力全開。

不僅發布了對標ChatGPT的Meta AI App，還有面向開發者的Llama API預覽版，正式向OpenAI發起挑戰！

Meta首席產品官Chris Cox表示，Llama及其衍生模型的下載量，兩個半月內從10億次飆升至12億。

開源AI已是大勢所趨。

Llama模型已深度融入WhatsApp、Instagram等Meta旗下應用，在對話交互、移動場景適配等方面表現出色。

最新采訪中，小扎首次對Llama 4基準測試做出回應，關于開/閉源，AI未來發現給出了自己的預判。

他甚至豪言，未來12-18個月，大部分代碼將由AI編寫。

AI智能體不僅僅是自主完成，還會設定目標、運行測試、發現問題，能夠寫出比頂級工程師更優秀的代碼。

2萬億Llama巨獸即將上線

訪談剛開始，扎克伯格透露現在每個月有上億人使用Meta AI。

他說他們正在構建一種新的推薦系統，不僅包括所有你感興趣的信息，還包括你與AI互動的內容。

為了推廣LlamaCon開發者大會，小扎參加了知名科技主持人Dwarkesh播客節目

「那將是下一個非常令人興奮的事情。我十分看重這件事。」他說。

接著，他將話題轉向了剛剛發布的Llama 4。

扎克伯格說最受歡迎的Llama 3模型是8B參數的，所以這次Llama 4系列中也引入了一款這樣大小的模型，他們內部代號叫「Little Llama」，會在幾個月內推出。

他說已經發布的Llama 4 Scout和Maverick很棒，是市面上性價比最高的模型之一。

不過扎克伯格顯然不想說這些傳聞，他隨后放出猛料，即將推出一款巨無霸模型Behemoth。

Behemoth是Meta的第一個前沿模型，擁有超過2萬億參數。

扎克伯格表示，這個模型太大了，以至于不得不構建大量的基礎設施才能對其進行后訓練。

開源、閉源之爭

Dwarkesh提到在過去一年，最好的開、閉源模型之間的差距有所擴大。

Llama 4 Maverick在聊天機器人競技場的排名已經下降到了第35，在許多主要基準測試中表現都不如o4-mini或Gemini 2.5 Flash。

對此，扎克伯格回應說，開源模型在過去一年整體上是非常好的。

他表示，過去Llama是唯一真正創新的開源代碼模型，但現在有很多。并預測稱，今年開源將普遍超過閉源成為最常用的模型。

然后是推理，扎克伯格說這是一個非常好的范式，他們也在研發Llama 4的推理模型，并將會適時推出。

不過他也表示，對于很多應用來說，模型的計算成本和延時也是非常關鍵的點。比如消費類的產品，人們不希望等待半分鐘才得到答案。

至于聊天機器人競技場排名及開源基準測試表現不佳，扎克伯格解釋說，這些測試并非大家平時會做的事情。它們衡量的東西與人們實際關心的事情不同。

所以，Llama沒有過度優化這類東西，他們始終將產品錨定在使用價值上，有時這與基準不完全吻合。

對此，他舉例說，Sonnet 3.7是個很好的模型，但并不在競技場的排名頂端。

他說團隊可以很輕易地將Llama 4 Maverick調整到排名頂端，但他們選擇不做任何調整，主要與用戶價值對齊。

他認為模型需要做到：快速、非常自然地交互、原生多模態及融入到日常互動中。

回應DeepSeek

Dwarkesh把話題轉向了DeepSeek，他問扎克伯格是否擔心DeepSeek會超過他們。

對此，扎克表示這是一場競爭。

中國有更多的電力，而美國需要專注于建設數據中心和能源，否則會處于明顯的劣勢。

扎克伯格認為，由于受到算力的限制，DeepSeek做了非常令人印象深刻的底層優化。

因為出口管制，DeepSeek基本上不得不花費大量精力和時間進行底層基礎設施優化，而美國的實驗室則不必這樣做。

提到技術進展時，扎克認為蒸餾是過去一年中真正崛起的強大技術之一，它的效果比大多數人預測的都要好。

你可以通過蒸餾捕捉到一個大模型90%-95%的智能，然后在一個10%大小的系統中運行。

這相當不錯。

更有趣的是，隨著多樣化開源社區的發展，還可以從多個來源進行蒸餾。

比如說，Llama的多模態能力很強，另一個模型的編碼方面做得更好。那你就可以從這兩個模型中提取信息，蒸餾出一個更好的東西。

智能爆炸，AI編寫大部分代碼

Dwarkesh提到了智能爆炸概念。

簡單說就是AI能夠實現自主升級。

扎克伯格認為很有可能。他們在Meta內部開發了一個編碼智能體和一個AI研究智能體，專門來推進Llama研究。

扎克伯格猜測，在未來12到18個月內，大部分工作代碼將由AI編寫。

給AI一個目標，它可以運行測試，可以改進事物，可以發現問題，可以編寫比團隊中非常優秀的人還要高質量的代碼。

除了信息和生產力，還會有一些AI系統更注重陪伴。將會有一大堆AI只是有趣和娛樂，并出現在你的動態信息流中。

要實現智能爆炸并不容易。扎克表示，建設物理基礎設施需要時間。需要一大堆的軟硬件、網絡、建筑、法律、能源等問題。

而且，人們學習使用、適應這些系統也需要時間。

這實際上是一種「共同進化」——人們學習如何使用這些人工智能助手，同時，人工智能助手也在學習人們關心的事情從而變得更好。

人工智能朋友、治療師與女友

Dwarkesh接著問道，人們如何與AI保持健康的關系。

扎克伯格回答說，人們會使用對他們有價值的東西。

他說他在設計產品時的一個核心指導原則是，人們是聰明的，他們知道生活中什么是有價值的。

扎克說根據自己的經驗，如果你認為某人正在做錯誤的事情，而他自己認為這非常有價值，那么大部分情況下，都是你搞錯了。

你只是還沒有理解他們所做的事為什么有價值、對他們的生活有哪些幫助。

扎克說他看到人們使用Meta AI的主要事情就是如何面對艱難的對話，比如，「我和我的女朋友有個問題。幫幫我進行這次對話。」或者「我需要在工作中和老板進行一次艱難的談話。我該如何進行這次談話？」。

這些都非常有幫助，隨著交流的深入，AI會更好地了解你。

不過，他也表示虛擬治療師、虛擬女友之類的產品還處在非常早期的階段。

100倍生產力，人類不會被淘汰

想象一下，如果軟件生產力在兩年內提升100倍，會發生什么？

小扎表示，回顧過去100-150年發展軌跡，人類的精力從生存逐漸轉向創意與文化，因為基本需求的滿足也越來越容易。

他預測，隨著AI工具成為超人軟件工程師，這一趨勢將加速。這些工具不僅能治愈疾病，解決重大問題，還將此生文化與社交活動的井噴。

100倍生產力，可能徹底改變企業的運營方式。

小扎分享了一個引人注目的例子——Meta每天服務35億用戶，提供語音客戶支持是一個不切實際的想法， 成本可能高達每年100-200億美元。

但如果AI處理90%客戶咨詢，就像自動駕駛汽車能應對大部分路況，Meta就能負擔得起這項服務。

結果，并非是工作崗位的減少，而是增加。

通過大幅降低成本，AI可能讓高接觸度的服務變得可行，從而創造更多人工客服崗。

也就是說，100倍生產力同樣可能擴大機會、讓人們選擇工作時間，追求創意和個人興趣。

商業化AGI

此外，小扎還分享了自己對AI商業化模式的看法，包括廣告、訂閱制，以及多樣商業模式的未來。

他指出，廣告的魅力在于，它讓用戶無需付費就能享受優質服務。通過現代廣告體系，不僅能覆蓋成本，還能為用戶增添價值。

在Meta，面向消費者的AI服務可能會繼續以廣告支撐，提供免費基礎體驗。

小扎也表示，「并非所有的AI服務都適合免費模式」。

他以Netflix、ESPN為例，去闡述內容生產成本高昂的服務，同樣需要用戶付費訂閱，因為廣告收入不足以覆蓋成本。

同樣，AI的商業化也是如此。

Meta版ChatGPT超進化

Llama 4無縫集成

大會上，Meta AI基于全新Llama 4模型再次升級，實現了全雙工語音交互，就像和真人聊天一樣，可以邊聽邊說、隨時打斷。

它能打通Facebook和Instagram賬號，摸清你的興趣愛好，記住聊過的內容。

更酷的是，這款App能和Meta RayBan AI眼鏡無縫配合，戴上眼鏡就能直接和AI聊天。

對話記錄也能在App和網頁端隨時查看。目前Meta AI App及Web版本已免費開放。

Meta AI App鏈接：https://ai.meta.com/

一行代碼，即可調用Llama API

面向開發者，LlamaCon大會上小扎還放出了令人驚艷的Llama API。

它支持一鍵創建API密鑰，開發者只需一行代碼就能調用。

適配Python、Typescript以及OpenAI SDK，調用OpenAI API的產品可無縫切換。

在Llama API的交互式playground，開發者可以試用不同模型，調整各種參數，找到最適合的配置。

開發者還能對Llama 3.3 8B模型進行微調：上傳自己的數據，或者使用Meta提供的合成數據工具包，在平臺上實時查看訓練進度，訓練完成還能自由下載。

Meta宣布和Cerebras、Groq合作以加快推理速度。目前，Llama API預覽版可以申請免費試用。

參考資料：

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/