他們大多去向了 Mistral，這家總部位于巴黎的 AI 初創(chuàng)公司，正在用“開(kāi)源速度”反攻 Meta 自己開(kāi)啟的戰(zhàn)場(chǎng)。

Llama 曾是 Meta 最具野心的 AI 作品：在 ChatGPT 和 PaLM 占據(jù)主流話(huà)語(yǔ)權(quán)的 2023 年，Meta 用一篇重量級(jí)論文和一組開(kāi)放權(quán)重的大語(yǔ)言模型，意外地把開(kāi)源陣營(yíng)推上主舞臺(tái)。而那時(shí)，Meta 的 AI 科研團(tuán)隊(duì) FAIR（Fundamental AI Research）也正處于高光時(shí)刻。

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那篇震驚行業(yè)的論文：https://arxiv.org/pdf/2302.13971

但兩年后，這條路線(xiàn)似乎走到了一個(gè)岔口。

Meta 官方尚未對(duì)“人才流失”作出正面回應(yīng)，社交平臺(tái) X 上已經(jīng)有一些討論。目前，14 位在 Llama 論文中署名的研究者，目前只剩 3 位仍在 Meta。有人形評(píng)論：Meta 打開(kāi)了一條通往開(kāi)源未來(lái)的路，卻眼睜睜看著建路的人轉(zhuǎn)身離開(kāi)，另起爐灶。

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1.一條持續(xù)的人才遷徙線(xiàn)

從 LinkedIn 記錄看，Llama 團(tuán)隊(duì)的出走并非一朝一夕，它悄然展開(kāi)于 2023 年初，至 2025 年初幾近完成。

最早一批離開(kāi)的，是 Meta 內(nèi)部資深研究員 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix。他們幾乎是 Llama 架構(gòu)的奠基者，離職時(shí)間分別是 2023 年年初和 6 月。隨后，他們?cè)诎屠鑴?chuàng)立了 Mistral AI。

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圖注：Timothée Lacroix、Arthur Mensch和Guillaume Lample 是Mistral AI公司的聯(lián)合創(chuàng)始人。其中Lacroix與 Lample 曾參與撰寫(xiě)Meta公司原始Llama論文。圖片來(lái)源于businessinsider，由Khanh Renaud/ABACAPRESS.COM提供。侵刪

接下來(lái)的一年半內(nèi)，包括 Marie-Anne Lachaux、Thibaut Lavril、Baptiste Rozière 等多位 Llama 作者陸續(xù)加入這家初創(chuàng)公司。如今，Mistral 的研究骨干中，有一整支前 Meta 團(tuán)隊(duì)。

而其他人也未偏離 AI 一線(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)。有人去了 Anthropic、DeepMind、微軟 AI，也有人加入了 Kyutai、Cohere 等二線(xiàn)研究機(jī)構(gòu)。

他們平均在 Meta 任職超過(guò)五年，絕非“打工人式的流動(dòng)”。這更像一次認(rèn)知的重構(gòu)——那些曾深度參與 Meta AI 體系設(shè)計(jì)的人，正在以離職的方式，表達(dá)自己的方向選擇。

2.Meta 的開(kāi)源理想，走得比公司戰(zhàn)略更快

Meta 推出 Llama 時(shí)，用了一個(gè)不小的策略跳躍：它不再將模型封閉運(yùn)行，而是開(kāi)放權(quán)重、共享參數(shù)，允許開(kāi)發(fā)者在單張 GPU 上復(fù)現(xiàn)最前沿模型。這在彼時(shí)是對(duì) OpenAI 和 Google 的商業(yè)閉環(huán)思路的一次反向挑戰(zhàn)。

從技術(shù)上說(shuō)，Llama 的設(shè)計(jì)確實(shí)更輕、更高效。它在資源消耗上做了權(quán)衡，不依賴(lài)大量私有數(shù)據(jù)，跑得也更快。這些“實(shí)用主義”的工程美學(xué)，正契合了開(kāi)源社區(qū)的理想主義愿景。

但問(wèn)題是：當(dāng)理想走得太快，公司戰(zhàn)略未必跟得上。

Llama 模型在開(kāi)發(fā)者間收獲大量好評(píng)，Llama 2 更是成為 HuggingFace 上最受歡迎的模型之一。但從 Llama 3 到 Llama 4，業(yè)界的情緒開(kāi)始轉(zhuǎn)變?！安粔蛐隆薄斑M(jìn)展慢”成為越來(lái)越多人的反饋。尤其在 DeepSeek、Qwen 等新勢(shì)力爆發(fā)式迭代之后，Meta 逐漸掉隊(duì)。

而更嚴(yán)重的警訊是，Meta 遲遲沒(méi)有推出類(lèi)似 GPT-4 Turbo、Gemini Pro 這樣具備“推理能力”的模型版本。這意味著，在多步推理、鏈?zhǔn)秸{(diào)用、外部工具整合等下一代語(yǔ)言模型方向上，它已經(jīng)落于人后。

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《華爾街日?qǐng)?bào)》甚至報(bào)道說(shuō)，Meta 正在推遲其內(nèi)部最大規(guī)模模型 Behemoth 的發(fā)布，因團(tuán)隊(duì)對(duì)其性能與領(lǐng)導(dǎo)方向存在分歧。

一邊是慢下來(lái)的產(chǎn)品節(jié)奏，一邊是熟悉 Meta 技術(shù)路線(xiàn)的核心研究員大量出走，Meta 顯得前后受敵。

3.FAIR 的隱退與“新 FAIR”的建立

過(guò)去一年，Meta 內(nèi)部還有一個(gè)關(guān)鍵變化：領(lǐng)導(dǎo) FAIR 八年的 Joelle Pineau 宣布辭去職務(wù)，其位置由 Robert Fergus 接替。這位新領(lǐng)導(dǎo)者曾在 DeepMind 任職五年，也是 FAIR 的早期聯(lián)合創(chuàng)始人。

FAIR 曾是 Meta 研究自信的核心：2014 年創(chuàng)立，曾在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器翻譯、多模態(tài)學(xué)習(xí)等多個(gè)前沿領(lǐng)域發(fā)表影響深遠(yuǎn)的成果。Llama 正是 FAIR 的巔峰之作。

但如今，這支隊(duì)伍核心團(tuán)隊(duì)已散，方向也在變。

過(guò)去，F(xiàn)AIR 的基調(diào)是“開(kāi)放 + 共享”；如今，Meta 對(duì)“應(yīng)用”和“效率”的關(guān)注似乎壓倒了科研的探索熱情。在這樣一組矛盾中，很多研究員選擇離開(kāi)，也就并不難理解。

如果只看人事層面，Meta 的這波人才外流可以被視作“正常的團(tuán)隊(duì)更替”，但事實(shí)顯然不止如此。

Mistral 并不只是吸收前 Meta 員工的公司，它已經(jīng)是 Meta 的直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在多項(xiàng)模型評(píng)測(cè)中，Mistral 的 Mixtral 和 Tiny Mistral 憑借參數(shù)規(guī)模與效果平衡，擊中了市場(chǎng)的“可部署模型”需求。而這些成果，大多由前 Meta 團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)。

這使 Meta 處于一個(gè)尷尬位置：它定義了開(kāi)源大型模型的第一章，但第二章正在被別人書(shū)寫(xiě)。

4 Mistral：一支從 Meta 出走的隊(duì)伍

圖注：Mistral AI 官網(wǎng)截圖

Mistral AI爆發(fā)式增長(zhǎng)始于 2023 年，創(chuàng)立僅一個(gè)月便完成超 1 億美元的種子輪融資，并在之后的一年內(nèi)迅速拉起多個(gè)大模型家族。

Pixtral 面向多模態(tài)，Medium 3 瞄準(zhǔn) STEM 和編程任務(wù)，“Les Ministraux”則優(yōu)化邊緣部署。

新近上線(xiàn)的 OCR API 和阿拉伯語(yǔ)模型 Saba，表明其產(chǎn)品策略已不再局限于英語(yǔ)語(yǔ)境或科研模型，而是在更廣泛場(chǎng)景中主動(dòng)擴(kuò)張。

但這場(chǎng)擴(kuò)張背后，挑戰(zhàn)也顯而易見(jiàn)。

圖注：techcrunch 關(guān)于Mistral 60億估值的報(bào)道

首先是“影響力與變現(xiàn)能力不對(duì)稱(chēng)”的困境。雖然聊天助手 Le Chat 在法國(guó)一度超越 ChatGPT 登頂 App Store 下載榜，但根據(jù)多方消息，Mistral 的營(yíng)收仍停留在千萬(wàn)美元級(jí)別。這對(duì)于一家估值 60 億美元的公司而言，仍遠(yuǎn)不足以支撐 IPO 或擺脫被收購(gòu)的猜疑。

模型“開(kāi)放性”立場(chǎng)的自我張力也受限。Mistral 在早期以 Apache 2.0 協(xié)議開(kāi)源模型著稱(chēng)，但進(jìn)入商業(yè)化階段后，其主力模型的權(quán)重并未公開(kāi)，只保留部分“研究版本”可自由使用。這種“兩軌制”的策略雖可兼顧營(yíng)收與聲譽(yù)，卻也招致部分開(kāi)源社區(qū)的質(zhì)疑：它是否正在變得越來(lái)越“閉源化”？

第三個(gè)隱憂(yōu)則是國(guó)際擴(kuò)展能力。雖然 Mistral 與法國(guó)軍方、AFP、Stellantis、IBM、Helsing 等達(dá)成戰(zhàn)略合作，并與 NVIDIA、Bpifrance 在巴黎籌建 AI 校區(qū)，但其用戶(hù)群體和生態(tài)建設(shè)仍以歐洲市場(chǎng)為主。相比之下，OpenAI 和 Google 已在全球構(gòu)建起完整的 API 平臺(tái)、開(kāi)發(fā)者工具鏈及消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品矩陣，具備更強(qiáng)的粘性和護(hù)城河。

總結(jié)下來(lái)，Mistral 的團(tuán)隊(duì)規(guī)模、融資額和模型能力已經(jīng)達(dá)到一級(jí)梯隊(duì)水準(zhǔn)，但在全球化運(yùn)營(yíng)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、以及長(zhǎng)期生態(tài)搭建上，它還需要更多時(shí)間證明自己。