摘要：Llama 曾是 Meta 最具野心的 AI 作品：在 ChatGPT 和 PaLM 占据主流话语权的 2023 年，Meta 用一篇重量级论文和一组开放权重的大语言模型，意外地把开源阵营推上主舞台。而那时，Meta 的 AI 科研团队 FAIR（Fundam

大数据文摘出品

2025年，Llama 的缔造者正在离开 Meta。

他们大多去向了 Mistral，这家总部位于巴黎的 AI 初创公司，正在用“开源速度”反攻 Meta 自己开启的战场。

Llama 曾是 Meta 最具野心的 AI 作品：在 ChatGPT 和 PaLM 占据主流话语权的 2023 年，Meta 用一篇重量级论文和一组开放权重的大语言模型，意外地把开源阵营推上主舞台。而那时，Meta 的 AI 科研团队 FAIR（Fundamental AI Research）也正处于高光时刻。

那篇震惊行业的论文：https://arxiv.org/pdf/2302.13971

但两年后，这条路线似乎走到了一个岔口。

Meta 官方尚未对“人才流失”作出正面回应，社交平台 X 上已经有一些讨论。目前，14 位在 Llama 论文中署名的研究者，目前只剩 3 位仍在 Meta。有人形评论：Meta 打开了一条通往开源未来的路，却眼睁睁看着建路的人转身离开，另起炉灶。

01 一条持续的人才迁徙线

从 LinkedIn 记录看，Llama 团队的出走并非一朝一夕，它悄然展开于 2023 年初，至 2025 年初几近完成。

最早一批离开的，是 Meta 内部资深研究员 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix。他们几乎是 Llama 架构的奠基者，离职时间分别是 2023 年年初和 6 月。随后，他们在巴黎创立了 Mistral AI。

图注：Timothée Lacroix、Arthur Mensch和Guillaume Lample 是Mistral AI公司的联合创始人。其中Lacroix与 Lample 曾参与撰写Meta公司原始Llama论文。图片来源于businessinsider，由Khanh Renaud/ABACAPRESS.COM提供。侵删

接下来的一年半内，包括 Marie-Anne Lachaux、Thibaut Lavril、Baptiste Rozière 等多位 Llama 作者陆续加入这家初创公司。如今，Mistral 的研究骨干中，有一整支前 Meta 团队。

而其他人也未偏离 AI 一线战场。有人去了 Anthropic、DeepMind、微软 AI，也有人加入了 Kyutai、Cohere 等二线研究机构。

他们平均在 Meta 任职超过五年，绝非“打工人式的流动”。这更像一次认知的重构——那些曾深度参与 Meta AI 体系设计的人，正在以离职的方式，表达自己的方向选择。

02 Meta 的开源理想，走得比公司战略更快

Meta 推出 Llama 时，用了一个不小的策略跳跃：它不再将模型封闭运行，而是开放权重、共享参数，允许开发者在单张 GPU 上复现最前沿模型。这在彼时是对 OpenAI 和 Google 的商业闭环思路的一次反向挑战。

从技术上说，Llama 的设计确实更轻、更高效。它在资源消耗上做了权衡，不依赖大量私有数据，跑得也更快。这些“实用主义”的工程美学，正契合了开源社区的理想主义愿景。

但问题是：当理想走得太快，公司战略未必跟得上。

Llama 模型在开发者间收获大量好评，Llama 2 更是成为 HuggingFace 上最受欢迎的模型之一。但从 Llama 3 到 Llama 4，业界的情绪开始转变。“不够新”“进展慢”成为越来越多人的反馈。尤其在 DeepSeek、Qwen 等新势力爆发式迭代之后，Meta 逐渐掉队。

而更严重的警讯是，Meta 迟迟没有推出类似 GPT-4 Turbo、Gemini Pro 这样具备“推理能力”的模型版本。这意味着，在多步推理、链式调用、外部工具整合等下一代语言模型方向上，它已经落于人后。

《华尔街日报》甚至报道说，Meta 正在推迟其内部最大规模模型 Behemoth 的发布，因团队对其性能与领导方向存在分歧。

一边是慢下来的产品节奏，一边是熟悉 Meta 技术路线的核心研究员大量出走，Meta 显得前后受敌。

03 FAIR 的隐退与“新 FAIR”的建立

过去一年，Meta 内部还有一个关键变化：领导 FAIR 八年的 Joelle Pineau 宣布辞去职务，其位置由 Robert Fergus 接替。这位新领导者曾在 DeepMind 任职五年，也是 FAIR 的早期联合创始人。

FAIR 曾是 Meta 研究自信的核心：2014 年创立，曾在图神经网络、机器翻译、多模态学习等多个前沿领域发表影响深远的成果。Llama 正是 FAIR 的巅峰之作。

但如今，这支队伍核心团队已散，方向也在变。

过去，FAIR 的基调是“开放 + 共享”；如今，Meta 对“应用”和“效率”的关注似乎压倒了科研的探索热情。在这样一组矛盾中，很多研究员选择离开，也就并不难理解。

如果只看人事层面，Meta 的这波人才外流可以被视作“正常的团队更替”，但事实显然不止如此。

Mistral 并不只是吸收前 Meta 员工的公司，它已经是 Meta 的直接竞争对手。在多项模型评测中，Mistral 的 Mixtral 和 Tiny Mistral 凭借参数规模与效果平衡，击中了市场的“可部署模型”需求。而这些成果，大多由前 Meta 团队主导。

这使 Meta 处于一个尴尬位置：它定义了开源大型模型的第一章，但第二章正在被别人书写。

04 Mistral：一支从 Meta 出走的队伍

图注：Mistral AI 官网截图

Mistral AI爆发式增长始于 2023 年，创立仅一个月便完成超 1 亿美元的种子轮融资，并在之后的一年内迅速拉起多个大模型家族。

Pixtral 面向多模态，Medium 3 瞄准 STEM 和编程任务，“Les Ministraux”则优化边缘部署。

新近上线的 OCR API 和阿拉伯语模型 Saba，表明其产品策略已不再局限于英语语境或科研模型，而是在更广泛场景中主动扩张。

但这场扩张背后，挑战也显而易见。

图注：techcrunch 关于Mistral 60亿估值的报道

首先是“影响力与变现能力不对称”的困境。虽然聊天助手 Le Chat 在法国一度超越 ChatGPT 登顶 App Store 下载榜，但根据多方消息，Mistral 的营收仍停留在千万美元级别。这对于一家估值 60 亿美元的公司而言，仍远不足以支撑 IPO 或摆脱被收购的猜疑。

模型“开放性”立场的自我张力也受限。Mistral 在早期以 Apache 2.0 协议开源模型著称，但进入商业化阶段后，其主力模型的权重并未公开，只保留部分“研究版本”可自由使用。这种“两轨制”的策略虽可兼顾营收与声誉，却也招致部分开源社区的质疑：它是否正在变得越来越“闭源化”？

第三个隐忧则是国际扩展能力。虽然 Mistral 与法国军方、AFP、Stellantis、IBM、Helsing 等达成战略合作，并与 NVIDIA、Bpifrance 在巴黎筹建 AI 校区，但其用户群体和生态建设仍以欧洲市场为主。相比之下，OpenAI 和 Google 已在全球构建起完整的 API 平台、开发者工具链及消费级产品矩阵，具备更强的粘性和护城河。

来源：大数据文摘