Meta 下一代模型 Watermelon 据称追平 GPT-5.5，算力投入较前代提升一个数量级
据 IT之家援引《商业内幕》7 月 3 日报道，Meta 超级智能业务负责人汪滔（Alexander Wang）近日在内部全员大会上透露，Meta 下一代 AI 模型 Watermelon（西瓜）在一项备受关注的基准测试中，成绩已接近或追平 OpenAI 旗舰模型 GPT-5.5。消息来自两名知情人士，但报道并未说明具体采用了哪些测试项目，也未披露完整评测结果。若该说法属实，这意味着 Meta 在大模型追赶战中取得了阶段性进展。
来源显示，汪滔在会上将 Watermelon 描述为 Avocado（鳄梨/牛油果）之后的下一代模型，目前仍处于训练阶段。他还提到，Watermelon 使用的算力比 Avocado 高出一个数量级。对于一个仍未正式发布的模型而言，这类内部表述更多反映 Meta 对下一代模型能力的预期和阶段性评估，外界仍需等待公开模型、技术报告或第三方测试来验证。
Watermelon 仍在训练，Meta 将重点指向编程与智能体能力
除了内部会议，汪滔也在 X 上公开提到相关进展。他表示，Meta 的 Muse Spark 很快将迎来更新，编程和智能体能力会有明显提升，目标是缩小与竞争对手模型之间的差距。另有用户询问 Meta 何时能推出可与 Anthropic Claude Opus 相比的编程模型，汪滔回应称“很快”，并表示用户会喜欢 Meta 接下来拿出的成果。
从这些信息看，Meta 下一阶段的模型升级重点并不只是通用对话能力，而是更强调代码生成、工具调用、任务规划和智能体执行等实用能力。这也与当前大模型行业竞争方向一致：基础模型参数与榜单成绩之外，企业和开发者更关心模型能否稳定完成复杂软件工程任务、自动化流程和多步骤推理。
- 模型代号：Watermelon，是 Avocado 之后的下一代模型。
- 当前状态：据称仍在训练，尚未公开发布。
- 能力目标：提升 Muse Spark 的编程与智能体能力。
- 评测信息：内部称追平 GPT-5.5，但具体基准测试未披露。
- 资源投入：Watermelon 使用算力据称比 Avocado 高出一个数量级。
影响与解读：Meta 的“重投入路线”开始显现回报，但领先并不稳固
如果汪滔的判断准确，Watermelon 的进展将说明 Meta 过去一段时间在人才、算力和组织上的激进投入开始产生效果。来源提到，扎克伯格去年任命汪滔负责相关工作，并将 Meta 的 AI 部门更名为超级智能实验室。汪滔目前负责一支名为 TBD 的顶尖 AI 研究团队，同时还管理硬件等其他 AI 项目。
Meta 的策略很清晰：通过顶级研究团队、巨额基础设施预算和硬件投入，试图在大模型竞赛中重回第一梯队。此前消息称，Meta 曾为顶尖 AI 人才开出非常高的条件以吸引加盟。与此同时，Meta 也在持续扩大基础设施投入。来源显示，Meta 今年向投资者表示，预计全年将在芯片、数据中心和其他基础设施上投入 1250 亿至 1450 亿美元，高于此前 1150 亿至 1350 亿美元的预测，原因包括零部件成本上涨和数据中心支出增加。
不过，AI 模型竞争的节奏极快，单次内部基准成绩并不能直接等同于产品竞争力。OpenAI 今年 4 月发布 GPT-5.5；来源还称，OpenAI 上月底推出了性能更强的 GPT-5.6，但应美国政府要求，暂未向公众全面开放。Meta 在 4 月发布 Muse Spark 系列首款模型，虽然基准表现不错，但并未追平或超过 OpenAI、Anthropic 等实验室的领先模型。
因此，Watermelon 更像是 Meta 追赶路线上的关键节点，而不是终点。对中文科技读者和开发者来说，值得关注的不是“是否追平某个榜单”这一单点结论，而是 Meta 后续能否把模型能力稳定释放到 Muse Spark、编程工具、智能体平台和硬件生态中。只有当这些能力在真实开发、办公自动化、内容生产和多模态交互场景中可用，Meta 的模型进步才会转化为更直接的产业影响。