当地时间1月21日，Meta首席技术官安德鲁・博斯沃思在达沃斯世界经济论坛年会期间宣布，Meta于2025年7月新成立的超级智能实验室（MSL）已在本月完成首批关键AI模型的内部交付，从组建团队到模型达到可用状态仅耗时不到六个月。这批模型聚焦多模态融合与高级智能体核心能力研发，成为Meta 2026年新一代大模型迭代与AI应用商业化落地的重要技术基石，也标志着Meta在全球AI技术竞赛中完成了关键的技术储备。
Meta超级智能实验室的成立，是扎克伯格对公司AI业务的一次重磅重组，也是Meta为抢占AI技术制高点的核心布局。该实验室于2025年6月由扎克伯格官宣组建，7月1日正式成立，组建之初便以开发比肩甚至超越人类能力的 “超级智能” AI系统为核心目标。为快速搭建顶尖研发团队，Meta不仅从OpenAI挖来超过20位核心研究员，还以140亿美元收购 Scale AI部分股份，引入其创始人Alexandr Wang担纲核心角色，同时任命赵晟佳为首席科学家，形成了由Nat Friedman、Johan Schalkwyk等行业专家组成的研发阵容，实验室直接由 Meta首席人工智能官汪滔统筹管理，研发资源与战略地位凸显。而此次首批模型的快速落地，也成为这一顶尖团队交出的首份研发答卷，博斯沃思直言这批模型 “表现非常出色”，印证了Meta在AI领域重磅投入的早期回报。
此次内部交付的首批模型，包含代号 “鳄梨”（Avocado）的文本类大模型与代号 “芒果”（Mango）的图像视频处理多模态模型，在技术层面实现了三大核心突破，精准对标当前大模型研发的关键痛点。其一，延续并升级了Llama 4系列的混合专家（MoE）架构，模型参数量或突破 2 万亿级，同时通过动态路由机制仅激活2880亿左右核心参数，在保持大模型知识容量的同时，大幅降低计算成本，实现性能与效率的平衡；其二，实现千万级 token 超长上下文窗口处理能力，可轻松解析约1.5万页文本或20小时视频内容，解决了传统大模型在长文档分析、大规模代码推理等场景中的 “短视” 问题；其三，采用原生多模态融合设计，通过MetaCLIP视觉编码器实现文本、图像、视频token的统一嵌入与联合训练，在 ChartQA、DocVQA等图文理解基准测试中，性能已超越GPT-4o、Gemini 2.0 Flash等竞品。内部测试数据显示，这批模型在复杂任务规划中的准确率较Llama 4提升40%，代码生成效率提高35%，已初步具备 “数字员工” 级别的自主执行能力。
值得注意的是，这批模型虽已实现内部可用，但博斯沃思也坦言，当前研发工作尚未完成，模型训练结束后仍需开展大量优化工作，才能实现从内部测试到面向消费者开放的落地。而在完成内部交付后，这批模型的技术能力已开始反哺Meta的核心业务，在Instagram的Reels内容生成场景中，模型应用让内容生产效率提升10倍，WhatsApp的点击广告营收增速也有望进一步提升，实现了AI技术与社交生态的初步融合。
