【LeCun离职爆料：Llama 4基准测试造假，Meta AI团队遭清洗】Meta AI首席科学家Yann LeCun在离职之际，向《金融时报》证实了一个业界早有猜测的事实：Llama 4的基准测试结果"被稍微美化了一点"（were fudged a little bit）。这一爆料解开了困扰开源社区许久的谜团——为什么承诺中的超大规模Llama 4模型从未现身？为什么发布后几乎没有任何后续更新？据LeCun透露，扎克伯格在得知此事后"将整个GenAI部门边缘化"。他直言："很多人已经离开了，还有很多尚未离开的人也将离开。"这一事件折射出Meta在AI领域的深层困境：一、领导层的躁动与短视扎克伯格被形容为"投资层面的躁郁症患者"——全力投入、调配顶尖工程师，一旦未能立竿见影就失去耐心，随即边缘化整个项目。Llama 4本可以做得更好，但最终呈现出仓促、刷榜、粗糙的特征。唯一做对的是采用MoE架构。二、组织文化与AI研发的根本冲突Meta奉行"快速行动，打破常规"的信条，这对快速迭代的软件工程或许有效，但对需要精密规划、严格管控计算资源的大规模训练而言却是灾难。对比之下，Anthropic倾向于招募具有学术背景的物理学家而非纯工程师。Google内部也有鲜明对照：工程导向的Google Brain推出了灾难性的Bard，而研究导向、相对独立的DeepMind则持续产出突破性成果。三、人才策略的失误Meta曾开出九位数的薪酬挖人，却未能理解AI领域顶尖人才往往是"使命驱动型"而非"金钱驱动型"。这种做法可能适得其反，反而推开了真正的人才。四、开源战略的真实动机有观点认为，Meta的开源策略本质上是一种竞争手段——类似微软当年用免费IE捆绑Windows来扼杀Netscape。Llama 4更改许可证后，已很难再被称为真正意义上的"开源"。五、产品与研究的脱节与Google不同，Meta似乎找不到将AI能力转化为收入的路径。Google有搜索集成、付费聊天机器人、API调用三条变现渠道，而Meta的AI产品（如无人问津的AI摘要功能）与核心业务缺乏有机联系。没有商业闭环，研发投入自然难以为继。值得注意的是，LeCun本人负责的是FAIR（基础AI研究院），Llama 4出自GenAI部门，他声称除了Llama 1之外并未参与后续版本的开发。这使得他的爆料更像是一个旁观者的证词，而非当事人的自辩。更宏观地看，这一事件标志着开源大模型格局的转变。当美国科技巨头在内耗中蹉跎时，DeepSeek、GLM等中国模型正在快速崛起，填补Llama留下的空白。一个残酷的现实是：在AI这场竞赛中，资本和人才只是必要条件，真正的胜负手在于组织能否建立起适配研究规律的文化与机制。Meta的教训，值得所有试图在AI领域有所作为的企业深思。reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q25070/lecun_says_llama_4_results_were_fudged_a_little
