Meta的“西瓜”AI模型追上GPT-5.5，但目标早已移动

Meta的超级智能负责人Alexandr Wang在内部全员大会上告诉员工，公司即将推出的代号“Watermelon”（西瓜）的AI模型在备受关注的AI基准测试中已经追上了OpenAI的GPT-5.5。这一消息来自两位知情人士 。但这句话听起来很振奋，却需要放在多重背景下来解读——它更像是Meta在追赶一个已经移动了的目标。

Wang到底说了什么

Wang在大会上称，Watermelon——作为此前一再延期的Avocado模型的继任者——在“紧密跟踪的AI模型基准测试”上已经追平了OpenAI的GPT-5.5 。他还确认该模型“目前正在训练中”，并且使用的算力“比Avocado高出了一个数量级” 。

问题在于：Wang没有透露使用了哪些具体的基准测试 。如果不清楚Watermelon究竟是在编程（此前Meta的Muse Spark在该项仅得59.0，远低于GPT-5.4的75.1）、博士级推理测试GPQA Diamond（Muse Spark得分89.5%），还是通用语言理解上追平了GPT-5.5，那这个比较就是不完整的 。

GPT-5.5本身已是移动靶

OpenAI于2026年4月23日发布了GPT-5.5，它很快登顶了Artificial Analysis智能指数 。然而，到Wang做出这一表态时，OpenAI又在2026年6月26日发布了GPT-5.6——一个包括Sol、Terra、Luna三个型号的模型家族，其中旗舰型号Sol在Terminal-Bench 2.1上达到88.8%（Ultra配置下91.9%），创下新的SOTA水平 。

这意味着Watermelon瞄准的版本已经不是前沿了。OpenAI的节奏——GPT-5.4在3月5日、GPT-5.5在4月23日、GPT-5.6在6月26日——显示出大约六周的迭代周期 。等到Watermelon真正上线，OpenAI可能已经推进到GPT-5.7甚至更远了。

Meta的前车之鉴：Avocado的波折

Watermelon的豪言背后是Meta上一代模的坎坷。Avocado——Meta重组超级智能实验室后推出的第一款主力模型——原定2026年3月发布，之后推迟到至少5月，原因是在内部测试中，它在推理、编程和写作能力上落后于Google的Gemini 3.0、OpenAI的GPT-5.4和Anthropic的最新模型 。有报道称，Meta甚至考虑过临时授权使用Google的Gemini作为备选方案 。

该模型最终以Muse Spark的公开名称上线，在全球AI模型智能指数中排名第四，综合评分52分，落后于Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4和Claude Opus 4.6 。它在医学和科学基准测试上表现出色（HealthBench Hard 42.8%，行业最佳），但在编程（Terminal-Bench 59.0）和抽象推理（ARC AGI 2 42.5）上明显落后 。

巨额支出的真实性

扎克伯格在AI基础设施上下了重注。据报道，Meta的超级智能实验室为第一个主要模型（Muse Spark）花费了143亿美元 。Wang说Watermelon使用的算力比Avocado“高出一个数量级” ，这表明Meta愿意投入巨大资源来缩小差距 。

然而，就在同一份报道中，马克·扎克伯格本人据称曾表达对AI进展可能放缓的担忧，这使Meta内部信号出现矛盾 。Wang的乐观和Zuckerberg的谨慎之间的张力，凸显了一个核心问题：仅靠堆算力，能否赶得上OpenAI六周一迭代的速度？

GPT-5.6带来的新变量

OpenAI的GPT-5.6 Sol目前仅以“有限预览”的形式向少数合作伙伴开放，且根据美国政府指令 。这意味着它的全部能力可能不会快速商业化，但它仍然为竞争对手设定了一个比GPT-5.5更高的标杆 。Sol在Terminal-Bench 2.1上的88.8%（Ultra 91.9%）对比GPT-5.5的83.4%，代表了一次有意义的能力跃升 。

结论：一个向后看的目标

Wang称Watermelon追平了GPT-5.5，在某些测试上很可能是事实。但这是一个向后看的目标。等到Watermelon真正交付时，OpenAI可能已经推出了GPT-5.7甚至更新版本。Meta过往的执行力记录（Avocado一再延期）加上巨额的资本开支，给市场留下了一个真正的问题：单纯靠堆算力和资本，能在迭代速度上与竞争对手抗衡吗？