Llama 4造假丑闻幕后：小扎豪赌143亿，却为中国AI“做了嫁衣”

抖音热门 2025年11月12日 22:20 0 admin

Llama4性能造假丑闻，OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力；另外一方面：国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比，迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了！

今年，全球AI界见证了两座「灯塔」的同时动摇。

首先是开源世界的灯塔轰然倒塌。

Meta的Llama 4被曝出评测性能造假，这场令人大跌眼镜的丑闻，让其耗费巨资打造的开源领导者形象蒙上了一层难以洗刷的阴影。

Llama 3.1成为Meta引领开源模型的最后荣光，Llama 4的模型排名甚至不如Llama 3.1。

LMArena排行榜最新数据

丑闻爆出后，小扎如坐针毡，颜面尽失，立即着手开启了大刀阔斧的改革，发起了一系列声势浩大的挖角大行动，用上亿美元的高薪不断从OpenAI等竞争对手挖来顶尖AI人才，试图用钱来砸出一个能让Meta一雪前耻的最强大的Llama 5。

紧接着，闭源世界的灯塔也开始摇晃。

OpenAI的CFO竟公开寻求美国政府为其高达1.4万亿美元的算力计划「兜底」，此言一出，市场恐慌。美国科技股一夜应声蒸发5000亿美元，华尔街用脚投票，表达了对这个万亿估值泡沫的深切忧虑。

一个严峻的现实摆在了全世界面前：全球AI的发展，正陷入一个巨大的「真空地带」。

海外开源的模型被证明不可靠，而顶尖的闭源模型又昂贵得像一场看不到尽头的豪赌。

市场需要一股新的力量——既要性能强大，又要价格实惠，更要商业上可持续。

中国的AI力量，恰如其分地在国际舞台迅速爆发，满足全世界的刚需。

这些强大的国产开源模型甚至得到了国外AI圈的盛赞：「是中国拯救了开源模型！」（China saved open-source LLMs）

当全球开发者们在Llama 4的废墟上失望地寻找下一个「救星」时，他们看到了DeepSeek、MiniMax、Kimi、智谱这些冉冉升起的中国旗帜。

这并非偶然的后来居上，而是一场更务实的、用中国效率来填补全球需求真空的行动。

中国AI的全球渗透

面对全球市场的真空，中国AI的答案并非单一维度的猛攻，而是全方位、多模态的围剿。

首先，DeepSeek的爆火，让全球看到了AI原来可以成为如水电般的「基础设施」。

DeepSeek专注于「推理优先」的文本核心能力，通过极致的开源和极低的价格，让全球开发者都能「随处可得」——借助Azure、GitHub等全球分发渠道，与企业主流工作流无缝对接，迅速成为开发者社区中一个绕不开的「标准」。

DeepSeek的目标，后来也成功做到了，就是让AI的准入门槛降低。

DeepSeek研究成果登上《Nature》封面

如DeepSeek拓宽了AI应用的广度，MiniMax的技术积累和商业布局同样亮眼。

相比于DeepSeek、Kimi和智谱，MiniMax代表了另一条路径——多模态同时发力。

在多模态模型研发方面，MiniMax自主研发了语音、视频和音乐模型，并在今年六月与十月的技术发布周中展示了相关成果。

其视频生成模型被海外创作者用于制作「猫跳水」等短视频，在全球社交平台上获得了超过3亿次观看，催生了以动物角色为主角的「动物奥运会」等AI视频创作趋势。

10月底发布的M2，在OpenRouter这个全球最大的模型聚合平台上的成绩，则证明了其在文本模态上的实力。

从日调用量的增速来看，自发布以来增长迅速。

免费期间，Token日调用量达到50B，开通Coding Plan付费之后，付费日调用量也很快增至50B。

足够强大的性能，加上极致的性价比。

M2将价格压至海外同级别模型的10%以下，也成为了全球企业和开发者工具箱中的首选的「工程刀」。

以DeepSeek和MiniMax为代表的中国AI，形成了一股强大的合力。

前者负责把使用门槛降到地板，而后者进一步把优势范围扩大，让中国模型在全球范围内，从「备选项」强势崛起为「必选项」。

拒绝「烧钱」的极致效率

成为「必选项」的前提，需要建立在两个坚实的基础之上：极致的效率和健康的商业闭环。

这正是中国模式与硅谷「烧钱」模式的根本区别。

与DeepSeek专注技术研发的另一个不同之处在于，MiniMax在技术布局的同时，也在进行产品布局。

建立在极具性价比的技术之上，产品能够进一步放大这种优势。

「花小钱，办大事」是中国AI效率的代名词。

在算力客观受限的环境下，中国工程师们爆发出了惊人的算法创新潜力。

DeepSeek以低成本高性能闻名，其研究成果登上《Nature》封面，为中国开源模型的「低成本传说」赢得了国际权威的认可。

而MiniMax的效率同样令人难以置信：6月发布的MiniMax M1模型，强化学习阶段仅用512块H800训练三周，租赁成本仅54万美元，训练成本不足OpenAI同类模型的1%。

这种极致的成本控制，直接转化为价格优势；体现在产业侧的，就是「单位智能成本」。

MiniMax M2仅有230B总参数和10B激活量，仅用海外模型三分之一的参数量，实现了更好的智能效果和更高的性价比，在最复杂的编程场景可用，好用。

当M2的价格仅为性能相近的Claude Sonnet 4.5的8%，这种极致的性价比本身，就是一种足以颠覆全球市场格局的、最强大的「武器」。

海外科技媒体《The Information》报道

能持续留在牌桌上，还需要健康的「自我造血」能力。

在这方面，中国AI走出了更为清晰的路径。

DeepSeek实现了从技术打入社区，以及企业部署服务的基础设施路线，通过免费和极低价的开源模式，为全球企业提供API，助力项目落地实现商业化。

MiniMax在B端和C端构建了「模型—产品—收入」的闭环。

MiniMax自研的多模型均做到了全球领先，且可以以产品化的形式来直接服务用户，通过To C应用Talkie、海螺AI、MiniMax Agent等，将模型能力高效转化为现金流，再反哺更大规模的模型训练。

OpenAI与MiniMax类似，在商业模式上同样选择「模型+产品」的打法，但在模型迭代上极度依赖外部巨额输血，可持续性需要打一个问号，而能否自我输血，才是AI企业的下一个决胜点。

AI本身不是泡沫，但AI不能造神

科技的浪潮，终将冲刷掉泡沫，留下真正的价值。

当信仰Scaling Law的硅谷巨头们遭遇万亿资本支出的现实困境时，世界开始重新思考通往AGI的更优路径。

被低估的中国AI用「极致效率」和「商业闭环」，给出了一个全新的答案：通往未来的路，不只有一条烧钱的独木桥，还有一条精打细算、步步为营的阳关道。

正如谷歌曾用开源定义了软件工程的黄金时代，今天的中国力量正在用一种更务实、更普惠的方式，以海外AI企业的「百倍ROI」定义着AI应用的全新纪元。

中国如今成为AI生态的中流砥柱，请世界人民不要双标，抛开傲慢与偏见，把同样热烈的掌声，送给聪明又努力的中国算法工程师，送给为中国崛起和全球繁荣而不懈奋斗的普通人，也送给对AI保持关注与包容的你。

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。

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