Meta的Watermelon AI模型性能媲美OpenAI GPT-5.5，Wang表示

Meta的下一代AI模型已缩小了与OpenAI旗舰产品GPT-5.5之间的性能差距，标志着该公司多年来追赶行业前沿的努力迎来转折点。

Meta Platforms Inc.即将推出的Watermelon AI模型在关键基准测试上已追平OpenAI的GPT-5.5性能，该公司超级智能负责人周四表示，这表明其超过1250亿美元的基础设施投资正在产生回报。

"Watermelon是我们继Avocado之后的下一代模型，目前正在训练中，"Meta超级智能实验室负责人Alexandr Wang在一次内部全体会议上表示——据两位知情人士透露。"Watermelon使用的算力比Avocado高出一个数量级。"

Avocado是Meta于四月发布的新系列首款模型Muse Spark的内部代号。虽然Muse Spark在基准测试中表现良好，但未能达到或超越OpenAI或Anthropic的Claude模型。Wang引用了备受关注的AI模型基准测试来支持其关于Watermelon已追上GPT-5.5的说法，但他并未具体说明使用了哪些测试——如MMLU、HumanEval或GPQA。OpenAI于四月发布了GPT-5.5，并于六月底推出了更强大的GPT-5.6，不过美国政府已要求OpenAI因安全问题推迟全面发布。

Meta向投资者表示，预计今年将在芯片、数据中心和其他基础设施上支出1250亿至1450亿美元，高于此前预测的1150亿至1350亿美元。如果Wang的评估成立，这将验证首席执行官马克·扎克伯格的战略——他去年任命Wang领导Meta超级智能实验室，并向顶尖AI人才提供了每人数亿美元的薪酬以加入这一事业。

人才与算力闪电战

扎克伯格已将缩小与OpenAI、Google DeepMind和Anthropic的差距列为核心优先事项。Wang领导着一支名为TBD的精英研究员团队，以及Meta一直在低调建设的硬件项目。据Business Insider此前报道，该公司为顶级AI科学家提供的薪酬方案已达数亿美元。

跃升至Watermelon——所需算力比Muse Spark高出一个数量级——凸显出Meta正在部署的集群规模已可与行业内已知最大的训练运行相匹敌。Muse Spark本身就需要跨多个数据中心的巨大计算资源，而升级到Watermelon表明Meta现在的运营规模已可与Microsoft Corp.和Alphabet Inc.旗下Google运营的最大集群相媲美。

对AI竞赛意味着什么

如果得到独立基准测试的证实，Watermelon的性能将使Meta与OpenAI部署最广泛的模型并驾齐驱，尽管OpenAI已率先推出了GPT-5.6。投资者面临的问题是Meta能否维持这一节奏：该公司的基础设施支出较两年前已增长一倍以上，而下一代模型将需要更多算力。

对投资者而言，其影响是双面的。Meta股价可能受益于市场认为其大规模资本配置正在取得回报，从而缩小与AI领导者之间的估值差距。但竞争成本的不断攀升——Meta 2026年1250亿至1450亿美元的基础设施支出约占其预计营收的40%——令人质疑这些投资何时能转化为盈利增长。与此同时，OpenAI凭借GPT-5.6仍保持着先发优势，该模型尚未与Watermelon进行基准对比测试。

Meta拒绝对Wang的言论置评。OpenAI未回应置评请求。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。