Meta 近期的 LlamaCon 2025 旨在盛大展示其 AI 实力，并重申其在快速发展的 AI 领域中的领导地位。尽管此次活动确实赢得了一些华尔街的赞誉，但仔细审查后会发现，情况更加微妙。许多开发者离开大会时感到失望，这表明 Meta 仍有很大的提升空间才能赶上其竞争对手，尤其是在高级推理模型领域。
LlamaCon 的承诺与现实
LlamaCon 的总体目标很明确：Meta 旨在将其 Llama 系列大型语言模型 (LLM) 定位为开发者的首选解决方案，以在 AI 生态系统中寻求自主性和灵活性，而该生态系统越来越受到 OpenAI、Microsoft 和 Google 等行业巨头的闭源产品所主导。 Meta 将 Llama 视为开启可定制 AI 应用世界的关键，使开发者能够根据其特定需求和用例定制模型。
为此，Meta 在 LlamaCon 上发布了多项公告，包括推出新的 Llama API。据 Meta 称，此 API 将简化 Llama 模型与现有工作流程的集成，使开发者只需几行代码即可利用 AI 的强大功能。无缝集成和易用性的承诺无疑具有吸引力，尤其对于希望简化其 AI 开发过程的开发者而言。
此外，Meta 宣布与多家公司建立战略合作伙伴关系，旨在加速 AI 处理速度。这些合作旨在优化 Llama 模型的性能，使其更加高效和响应迅速。 Meta 还与 AT&T 和其他组织合作推出了一项安全计划，以应对日益增长的 AI 生成的诈骗威胁。这项举措强调了 Meta 对负责任的 AI 开发的承诺，以及对与该技术相关的潜在风险的认知。
为了增加吸引力，Meta 承诺向全球积极使用 Llama 模型的初创公司和大学提供 150 万美元的赠款。这项投资旨在促进创新，并鼓励在广泛领域中开发新型 AI 应用。通过支持下一代 AI 开发者，Meta 希望巩固 Llama 作为 AI 研发领先平台的地位。
缺失的一环：高级推理
尽管公告和合作伙伴关系众多，但 LlamaCon 明显缺乏一个关键领域：一种能够与来自其他公司的最先进产品竞争的新的推理模型。鉴于包括来自中国的开源替代品（如 DeepSeek 和阿里巴巴的 Qwen）在内的竞争对手所展示的 AI 推理能力的快速进步，这种缺失尤其引人注目。
推理模型是高级 AI 应用的核心，使系统能够理解复杂关系、进行推断并做出明智的决策。这些模型对于自然语言理解、问题解决和战略规划等任务至关重要。如果没有有竞争力的推理模型，Meta 将面临在开发真正智能和有能力的 AI 系统的竞赛中落后的风险。
甚至 Meta 的 CEO 马克·扎克伯格似乎也承认了这一缺点，尽管是默认地。在他的主题演讲中，扎克伯格强调了开源 AI 的价值，强调了开发者“混合和匹配”不同模型以实现最佳性能的能力。
“开源的价值之一在于你可以混合和匹配，”他说道。“如果另一个模型，比如 DeepSeek，更好，或者如果 Qwen 在某些方面更好，那么，作为开发者，你就有能力从不同的模型中提取最好的智能部分。我认为这就是开源在质量上基本上超过所有闭源模型的方式……感觉像是一种不可阻挡的力量。”
扎克伯格的评论表明 Meta 认识到竞争模型的优势，并对开发者将其与 Llama 集成持开放态度。然而，这也意味着 Llama，至少目前而言，不是一个完全全面的解决方案，可能需要用其他模型来增强才能达到所需的推理能力水平。
开发者的失望和在线反应
LlamaCon 上缺乏新的推理模型并没有被开发者社区所忽视。许多与会者和在线观察者表达了失望之情，其中一些人将 Llama 与竞争模型进行了不利的比较，特别是阿里巴巴在 Meta 活动前一天战略性发布的 Qwen 3。
Vineeth Sai Varikuntla 是一位从事医疗 AI 应用的开发者，在扎克伯格的主题演讲后表达了同样的观点。“如果他们能击败 Qwen 和 DeepSeek，那将令人兴奋，”他说。“我认为他们很快会推出一个模型。但目前他们拥有的模型应该不相上下——”他停顿了一下，重新考虑，“Qwen 领先，在通用用例和推理方面远远领先于他们所做的事情。”
在线对 LlamaCon 的反应反映了这种失望。各种论坛和社交媒体平台上的用户都表达了对 Llama 在推理能力方面被认为的落后的担忧。
一位用户写道，“天哪。 Llama 从具有竞争力的优秀开源模型变成了如此落后于竞争，以至于我开始认为 Qwen 和 DeepSeek 甚至无法在后视镜中看到它了。”这条评论反映了一种日益增长的观点，即 Llama 已经失去了其竞争优势，并且正在努力跟上 AI 领域的快速进步。
其他人则争论 Meta 最初是否计划在 LlamaCon 上发布一个推理模型，但在看到 Qwen 的出色表现后最终决定撤回。这种猜测进一步加剧了 Meta 在推理领域追赶的印象。
在 Hacker News 上，一些人批评该活动对 API 服务和合作伙伴关系的强调，认为这分散了人们对模型改进这一更根本问题的注意力。一位用户将该活动描述为“非常肤浅”，表明它缺乏实质内容，并且未能解决开发者社区的核心担忧。
Threads 上的另一位用户简洁地将该活动总结为“有点平庸”，这是一个用于形容低于预期或平庸的口语术语。这种直率的评估抓住了围绕 LlamaCon 的大部分在线讨论中所弥漫的失望和未实现期望的总体情绪。
华尔街的乐观观点
尽管许多开发者反应冷淡，但 LlamaCon 确实设法赢得了密切关注 Meta AI 战略的华尔街分析师的赞扬。这些分析师将此次活动视为 Meta 对 AI 的承诺以及其未来产生可观收入的潜力，是一个积极的信号。
Forrester 的 Mike Proulx 表示，“LlamaCon 是 Meta 在 AI 方面的雄心和成功的一次巨大展示。”这句话反映了一种观点，即 Meta 对 AI 的投资正在获得回报，并且该公司有能力利用对 AI 解决方案日益增长的需求。
Jefferies 分析师 Brent Thill 称 Meta 在此次活动中的公告是朝着成为“超大规模企业”迈出的“一大步”，该术语用于描述向企业提供计算资源和基础设施的大型云服务提供商。 Thill 的评估表明，Meta 在构建与 AI 领域领先的云提供商竞争所需的基础设施和能力方面取得了重大进展。
华尔街对 LlamaCon 的积极展望可能源于对 Meta AI 投资的长期潜力的关注，而不是对推理模型等特定领域中存在的直接缺点的关注。分析师可能愿意暂时忽略这些缺点，他们认为 Meta 最终会解决这些问题，并成为 AI 市场的主要参与者。
Llama 用户的视角
虽然一些开发者对 LlamaCon 表达了失望之情，但已经在使用 Llama 模型的其他人对该技术的优势更加热情。这些用户强调 Llama 的速度、成本效益和灵活性是关键优势，使其成为他们 AI 开发工作的重要工具。
对于 Tavus 的 Yevhenii Petrenko 来说，Llama 的速度是一个至关重要的因素，该公司创建 AI 驱动的对话视频。 “我们非常关心非常低的延迟，比如非常快速的响应，Llama 帮助我们使用其他 LLM，”他在活动后说道。 Petrenko 的评论强调了速度和响应能力在实时 AI 应用中的重要性，并突出了 Llama 在该领域交付的能力。
WriteSea 的 CTO Hanzla Ramey 强调了 Llama 的成本效益，WriteSea 是一个 AI 驱动的职业服务平台，可帮助求职者准备简历和练习面试。 “对我们来说，成本非常重要，”他说。 “我们是一家初创公司，因此控制支出非常重要。如果我们选择闭源，我们将无法处理数百万个工作。没门。” Ramey 的话说明了使用像 Llama 这样的开源模型可以实现的巨大成本节省，特别是对于预算有限的初创公司和小企业而言。
来自 Llama 用户的这些积极评价表明，该模型已经在市场上找到了一个利基市场，尤其是在那些优先考虑速度、成本效益和灵活性的用户中。但是，重要的是要注意，这些用户可能不像那些正在开发更复杂的 AI 应用的用户那样关注高级推理能力。
Meta 对 Llama 未来的愿景
在 LlamaCon 期间，马克·扎克伯格分享了他对 Llama 未来的愿景，强调了更小、更适应性强的模型的重要性，这些模型可以在各种设备上运行。
扎克伯格解释说，Llama 4 是围绕 Meta 首选的基础设施设计的，即 H100 GPU，它塑造了其架构和规模。 然而，他承认“许多开源社区甚至想要更小的模型。” 他说，开发者“只是需要不同形状的东西”。
“为了基本上能够从更大的模型中提取你拥有的任何智能，”他补充道，“并将它们提炼成你想要的任何形式——能够在你的笔记本电脑、手机、任何东西上运行……对我来说，这是最重要的事情之一。”
扎克伯格的愿景表明 Meta 致力于开发各种 Llama 模型，以满足 AI 社区的不同需求。 这不仅包括用于要求苛刻的应用的大型、强大的模型，还包括可以在边缘设备和手机上运行的更小、更高效的模型。
通过专注于适应性和可访问性，Meta 希望实现 AI 的民主化，并使开发者能够为更广泛的用例构建 AI 应用。 这种策略可能会使 Meta 相对于主要专注于开发大型集中式 AI 模型的公司而言，具有竞争优势。
结论：仍在进行中的工作
总而言之，LlamaCon 2025 并不是一次彻底的成功，而是公告、承诺和未实现期望的混合体。 尽管此次活动确实展示了 Meta 对 AI 的承诺及其成为该领域领导者的雄心，但它也突显了该公司在跟上行业快速进步方面所面临的挑战。
缺乏新的推理模型令许多开发者感到非常失望，引发了人们对 Llama 长期竞争力的担忧。 但是，华尔街分析师仍然对 Meta 的 AI 战略持乐观态度，他们关注的是该公司投资的长期潜力。
最终，LlamaCon 提醒人们，Meta 仍处于转型之中，它试图说服开发者——也许还有它自己——它不仅可以构建模型，还可以在 AI 领域建立势头。 该公司未来的成功将取决于它解决当前产品不足之处的能力，尤其是在推理能力方面，并继续创新和适应不断变化的 AI 格局。