Meta推出的Llama4因技术掺水引发争议，多项实测显示其性能落后于前代及同量级模型。该版本存在上下文错误、基准测试造假等问题，核心卖点多模态能力亦未达标，引发公众不满。此次匆忙上线源于Meta面临的内外压力：GPT-4o等闭源模型的领先与DeepSeek等开源模型的崛起，使其急于挽回市场信心。然而，过度追求速度导致技术团队忽视创新，沿用传统方法未能突破瓶颈。开源模式虽不依赖C端付费，但需构建生态吸引企业合作，Meta此举意在防止开发者流失。Llama4的失败警示：模型开源需避免恶性内卷，应聚焦差异化创新与实际应用场景。同时，开发者需警惕开源许可限制及部署门槛。真正的开源成功需以技术为核心，而非单纯追求短期热度。