芒果和鳄梨Meta的新人工智能模型旨在对抗谷歌双子座和OpenAI的生成式人工智能工具

Mango 和 Avocado 被定位为专有模型，旨在与 Google 的双子座产品线和 OpenAI 不断扩展的图像工具直接竞争。

Mango 预计将专注于高质量图像和视频的生成，而 Avocado 则被设计为具有更强推理和编码技能的前沿文本模型，而 Meta 在这些领域过去一直比较落后。

走进 Meta 超级智能实验室

新模型是 Meta 超级智能实验室的首批重要成果，该实验室是在今年夏天的一次重大重组中成立的。

扎克伯格亲自招募了 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 来领导该部门，此前 Meta 对 Scale 投资 140 亿美元，将关键数据和人才引入了公司内部。

亚历山大-王（Alexandr Wang）是 Scale AI 的创始人，现任 Meta 首席人工智能官，因建立了为现代人工智能提供动力的数据基础设施而被誉为世界上最年轻的白手起家的亿万富翁。

从那时起，Meta 已从 OpenAI 聘请了 20 多名研究人员，并组建了一支由 50 多名专家组成的团队，他们在大型模型和生成式媒体方面拥有丰富的经验。

Meta 的关注点是经过深思熟虑的：图像和视频生成已成为人工智能领域竞争最激烈的战场之一。

在内部会议上，王晓峰还透露，Meta 已经开始了世界模型的早期工作，即通过观察和理解视觉环境进行学习的人工智能系统，而不仅仅是预测文本。

这项工作预示着一个更长远的目标，即超越基于聊天的系统，发展成为能够推理物理世界的模型。

图像生成成为最热门的功能

在竞争对手加倍努力于视觉 AI 的同时，Meta 也在不断推进这项工作。

9 月份，Meta 发布了 Vibes，这是一款使用 Midjourney 构建的短视频生成器。

几天后，OpenAI 推出了 Sora，展示了现在每个玩家对对方的反应速度。

谷歌在今年早些时候已经通过 Nano Banana 增加了压力，此举帮助 Gemini 的月用户从 7 月份的 4.5 亿增加到 10 月底的 6.5 亿。

11 月，当 Google 推出 Gemini 第三代时，竞争再次加剧。

据报道，在 OpenAI 内部，高管们以红色代码作为回应，以夺回最高基准分数。

不久之后，该公司发布了 ChatGPT 图像的更新版本。

Sam Altman 随后在接受记者采访时表示，图像创建现在已经成为用户持续访问的主要原因之一，并称其为一项具有粘性的功能。

本周三，谷歌发布了 Gemini 3 Flash，这是一款专为广泛使用而设计的速度更快、成本更低的机型。

虽然 Gemini 3 Pro 的体积比 Gemini 3 Pro 小，但它拥有许多相同的推理能力，并且完全面向日常应用而非高级应用。

Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 表示：

"随着这一版本的发布，Gemini 3 的下一代智能功能将在我们的所有产品中推广，包括搜索中的 Gemini 应用和 AI 模式。开发人员可以在 Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI 和 Google Antigravity 中使用它进行构建，而企业则可以在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 中获得它。"

随着规模变得至关重要，将强大的工具隐藏在企业付费墙后的策略可能不再成功。

Meta 的内部紧张关系和高风险

向封闭模型的转变并非一帆风顺。

随着团队从 Llama 转向 Avocado 并重新分配资源，有关内部摩擦的报告也随之出现。

一些工程师认为这种转变是保持竞争力所必需的，而另一些工程师则担心失去通过开放式开发建立起来的商誉和动力。

数以亿计的资金被投入到计算、数据和招聘工作中，Wang 的领导层目前正受到密切关注。

尤其是 Avocado，公司内部普遍认为它是对 Meta 能否真正媲美市场上最佳机型的一次成败测试。

Meta 能否在图像军备竞赛中获胜？

Meta 回归专有人工智能是一种经过深思熟虑的冒险，而非卷土重来的保证。

Mango 进入的市场中，Google 和 OpenAI 已经在快速发展，它们拥有庞大的用户群和紧密集成的产品。

Avocado 在文本和推理领域面临着更严峻的挑战，因为这些领域的基准变化很快，忠诚度很低。

从 Coinlive 的角度来看，Meta 面临的最大挑战可能不是人才或资金，而是时机。

到 2026 年，图像和视频人工智能可能已经商品化，成功与否不再取决于原始质量，而更多取决于分销、成本和信任度。

Mango 和 Avocado 可能很强大，但能否在这一市场生存将取决于 Meta 能否将技术实力转化为日常习惯，而不仅仅是头条新闻。