Meta在開源模型領域的發展曾一度動盪不安。儘管Llama系列曾是開源模型的重要來源，但Llama 4卻遭遇失敗，並因操弄基準測試數據而飽受批評，其中最大版本甚至從未發布。

祖克柏將AI部門重組為Meta超級智慧實驗室，投入數十億美元給數據供應商Scale AI並挖角頂尖研究員，並多次重組該部門。Meta AI研究多年的代表人物、首席科學家Yann LeCun也離開了公司。Muse Glimmer是這個新部門推出的第一個開源模型。

Meta的Glimmer模型具有競爭力，但尚未達到主導地位。Meta將Glimmer與Google的Gemma4-31B和阿里巴巴的Qwen3.6-27B進行比較，這兩者是同級別中領先的開源模型。

Glimmer在大多數基準測試中勝出，尤其是在工具使用、網路搜尋和長上下文處理等代理任務上。Qwen在操控電腦桌面和終端任務方面明顯更優異，而在多模態任務上，三者表現不相上下。

因此，Meta在小型開源模型領域重回戰局，但並未領先。與所有供應商自行執行的基準測試一樣，對這些數據應持保留態度。Meta大部分比較數據都是自行收集的，並在其方法論報告中承認，其測試設置並未針對競爭對手模型進行最佳化。

Glimmer模型設計為可在用戶自己的硬體上運行。在全精度下，該模型需要超過55GB的記憶體，但Meta將權重壓縮至約4位元，使模型大小降至20GB以下。

這使得Glimmer，包括圖像處理功能，足以在當前的消費級顯示卡和MacBook的記憶體中運行。Meta表示，一個小型輔助模型可將文字輸出速度提升高達3.1倍。其核心理念是：一個處理您的行事曆、檔案和個人訊息的代理程式，應完全在您的裝置上運行，無任何數據上傳至雲端。

Glimmer是透過蒸餾Meta更大的Muse Spark模型訓練而成的，這意味著這個小型模型學習複製大型模型的輸出。這是目前大多數精簡模型的建構方式。

在模型發布的同時，祖克柏發表了一篇題為《未來屬於每個人》的文章，闡述Meta開源策略的理由。他的主要論點是，超級智慧不應僅限於少數實驗室，而應盡可能廣泛傳播。

他寫道，單一的仁慈超級智慧不可能存在，安全來自於多個參與者之間的平衡。最危險的結果是領先的實驗室將其最好的模型據為己有。

值得注意的是，他直言不諱地捍衛蒸餾其他公司模型。他寫道，有些人試圖將其描繪成有害的，但值得保護的原則是「你可以從任何你觀察到的事物中學習」。這恰好處於一場持續的爭議之中。

OpenAI和Anthropic多次指責中國實驗室未經許可將其模型作為教師使用，而Anthropic執行長Dario Amodei多年來一直警告前沿級別的開源模型，並推動對中國實施更嚴格的出口管制。模型蒸餾利用前沿模型的輸出生成用於各個訓練階段的訓練數據。像OpenAI這樣的公司認為這是中國實驗室的免費搭便車，實質上是竊盜，考慮到他們在自己的訓練管線上的投入。

祖克柏持相反觀點。他認為，美國不應限制開源模型，而應確保最好的開源模型來自美國，包括蒸餾技術。他還希望減少對美國實驗室訓練數據的限制，並承諾與政府更密切合作，例如為安全測試提供早期模型存取權限。

Meta之所以提出這個論點，有其商業原因。在最頂尖的模型上，它落後於OpenAI和Anthropic。開源、廣泛分發的模型是Meta有可能聲稱領先地位的唯一領域。目前中國實驗室扮演這個角色，而這些實驗室正是OpenAI和Anthropic指責依賴其模型輸出的對象。

這個議題的敏感性在幾週前才變得清晰。據The Information報導，Meta在六月限制了自家工程師使用Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex，以防止其輸出進入Meta的訓練數據。一份內部備忘錄警告與合作夥伴公司可能發生嚴重升級。至少在言辭上，這種升級現在已經發生了。

對於股東來說，一個更大的問題懸而未決：6000億美元的投資能帶來什麼？據《華爾街日報》報導，Meta僅今年就計劃投入高達1450億美元，主要用於資料中心，並在2028年前投入6000億美元。然而，目前沒有相應的直接收入。

Meta在頂級模型上落後於OpenAI和Anthropic，沒有可比規模的API業務，而像Glimmer這樣的開源模型，依其設計不會帶來授權費用。

七月顯示了華爾街變得多麼不耐煩。在財報電話會議上，祖克柏提出了直接將Meta資料中心變現的雲端業務想法，但他沒有提供任何細節，投資者隨即拋售了股票。在一次內部員工大會上，他也承認公司AI改革中的弱點。

元宇宙的相似之處難以忽視。當時他宣布了一場世代級平台轉變，公司更名，多年來向Reality Labs投入數百億美元，卻從未出現大眾市場。然而，一個差異很重要：AI已經改善了Meta的核心業務，包括廣告投放和推薦系統，而且對AI算力的需求是真實的，整個產業的支出都證明了這一點。但如果Meta為其免費發布的模型建立龐大基礎設施，而競爭對手卻出售他們最好的模型，那該怎麼辦？

祖克柏如何賺錢的線索隱藏在文章的一個從屬子句中。免費版本應觸及數十億人，而任何需要更多算力的人都透過「動態拍賣機制」支付費用。需求決定價格，稀缺的資料中心容量將分配給出價最高者。

Meta對這套策略非常熟悉。其廣告業務是地球上最大的拍賣機器之一，多年來一直遵循相同的邏輯。祖克柏將把該定價模型移植到算力，這也符合他七月暗示的雲端業務想法。但這仍只是一個草圖，沒有產品、沒有時間表，也沒有說明它是否適用於消費者、開發者或企業。

因此，這篇文章也可視為對Meta自家投資者的回應。如果Meta無法贏得最佳模型競賽，它就將分發視為真正目標，將其基礎設施視為產品。一些觀察家認為，在Deepmind最近的動盪之後，Google可能會走類似的道路。然而，這是否能轉化為一個價值6000億美元的商業模式，單憑祖克柏的哲學無法回答。