尽管如此，Meta 的最终目标是让尽可能多的人愿意使用其人工智能模型并基于此开发产品。那为什么不向所有想要使用其软件的人收费呢？因为每当有公司对其模型进行改进时，Meta 都能从中获得更多洞见，从而在未来进一步完善自己的模型。

AI基础设施： 更强、更易用、更开放的AI Infra，使用更简易的 Agent 套件、推理套件、训练套件，帮助企业全链路加速 Agent 构建。针对 Agent 开发、模型训练和推理，分别发布了 AgentKit、TrainingKit、ServingKit 三大套件。其中，云原生推理套件 ServingKit 的性能相较于社区最新版本提升了 2-3 倍，目前已在多个行业成功落地应用 。

此前，Meta 决定推迟其大型人工智能模型 Llama 4 Behemoth 的首次亮相。据《华尔街曰报》报道，由于担心该模型相较于之前的版本升级不够显著，公司将其发布时间推迟至今年秋季晚些时候。

“总体情况是，我们将处于这样一种环境：数据中的‘迷雾’会越来越浓，同时政策的不确定性也会带来更多‘迷雾’，” 达科说，并补充道，这种组合 “对于任何想要规划未来几年的人来说都不是理想情况”。