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亚历山大王：Meta下代新模型性能已追平GPT-5.5，仍在训练阶段 Meta 超级智能部门负责人亚历山大王在内部会上透露，下一代模型「Watermelon」性能已追平 OpenAI 的 GPT-5.5，但这并非公开评测，究竟基于何种基准测试尚不清楚。文章核心信号是：Meta 重金投入 AI 基础设施和人才争夺，终于开始被内部视为能追平头部的标志性进展。适合关注 AI 产业竞争格局与 Meta 战略的读者，不过需注意信息来源单一（二次转述内部传闻），缺乏外部验证。原文 ↗ 原文 ↗
核心观点
▍ Meta 下一代 AI 模型 「Watermelon」 的性能，据其负责人宣称，已追平 OpenAI 的 GPT-5.5，这被视为 Meta 巨额投入开始见效的明确信号。 01 Meta 超级智能部门负责人亚历山大王在 7 月 3 日的内部全员大会上，向员工传达了 Watermelon 模型性能已追平 GPT-5.5 的消息。 02 Watermelon 模型目前处于训练阶段，其算力规模比上一代模型 Avocado 高出整整一个数量级。 03 Avocado 是 Meta 旗下 Muse Spark 模型的内部代号，该系列首款模型已于今年 4 月发布，但性能未达到或超越 OpenAI、Anthropic 产品的水平。 04 Meta 在 AI 基础设施上投入巨大，2025 年预计在芯片、数据中心及相关基建上的支出达 1250 亿至 1450 亿美元。 05 为招揽顶尖 AI 人才，Meta 开出了人均数亿美元的待遇标准。 反方 / 局限
— 文内自承消息源为「两位知情人士」的转述，并非公开披露，管理层在内部会上的表态可能带有激励团队或向外界释放信号的战略意图，真实性存疑。
前置背景 Meta的AI战略从开源转向闭源
Alexandr Wang被扎克伯格招入Meta，标志着Meta AI从开源路线全面转向闭源竞争。Llama系列曾为Meta赢得开发者口碑，但商业化困境明显——开源无法从竞争对手使用中变现，且模型性能差距持续拉大（Llama 4 Maverick综合智力指数仅18分，远低于同期GPT-5.4的57分）。Wang以143亿美元投资和超高权限组建TBD实验室，目标是让Meta重新跻身第一梯队。Muse Spark（Avocado）是其首款闭源产品，Watermelon则是代号更高的后继模型。
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平行视角 Watermelon追平传闻的可信度争议
Alexandr Wang声称Watermelon性能追平GPT-5.5，但来源单一（内部会二次转述），基准测试未公开。质疑方指出：Meta此前Llama 4 Maverick曾因使用实验版本在LM Arena作弊式刷高分被曝光，实际排名低于GPT-4o等老模型。更早的Muse Spark也被内部批评为“渐进式改进”被夸大，且部分复用了Llama 4的代码和数据。支持者则认为TBD Lab九个月内产出了竞争力模型，算力投入翻10倍（Watermelon算力比Avocado高一个量级）可能带来实质突破。同一内部传闻，两套解读。
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延伸追问 Meta重金投入能否兑现AI变现？
Meta 2026年资本支出高达1250-1450亿美元，但AI直接变现路径仍不清晰。扎克伯格承认AI智能体开发进度未达预期，而Meta AI的主要变现工具“商业智能体”和AI助手距规模化还很远。公司甚至开始筹建“Meta Compute”云业务对外卖算力，被视为短期内应急之举，而非模型获胜的证明。真正值得追问的不是“Watermelon能不能追上GPT-5.5”，而是——算力投入的回报临界点在哪里？如果芯片贬值速度快于模型能力迭代，Meta的投资窗口还剩下多久？
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