近期有报道指出，短短两年间，已有11名作者相继离职，目前留存的三位分别是：科研人员Hugo Touvron、工程师Xavier Martinet以及技术项目主管Faisal Azhar。
meta 的人才流失使得 Mistral 获益匪浅。Mistral 是一家设立在法国巴黎的 AI 新兴企业，这家公司由前 meta 研究员 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix（他们是 Llama 的关键架构师，同时也是 LLaMA 的创始人之一）携手创建。他们所开发的开放源代码模型，正面挑战着meta公司主导的顶级人工智能项目。
随着时间的流逝，人才的大量流失引起了公众对于meta能否成功保留顶尖AI人才的广泛质疑，特别是在公司遭遇新一轮的内外部挑战之时。据《华尔街日报》披露，由于公司内部对其运作效率和领导能力的疑虑，meta正计划推迟其迄今为止规模最大的AI模型Behemoth的发布。meta最新推出的Llama 4版本并未获得开发者的广泛好评，目前众多开发者开始将关注点转移到DeepSeek、Qwen等发展势头更猛的开源项目上，期望从中获取先进的功能。
meta的创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（位于左侧）于2025年参加了LlamaCon大会，并在会上与微软的董事长兼首席执行官萨蒂亚·纳德拉进行了交流。
meta的研究部门亦遭遇了人员调整。曾领导公司FAIR团队长达八年的Joelle Pineau于上月宣布了她离职的消息。
Joelle Pineau
她的接任者为 Robert Fergus，此人在2014年与别人携手创建了 FAIR，随后离职转投谷歌 DeepMind，并在那里度过了五年的时光，本月才重新回到了 meta。
Robert Fergus
人才不断流失，加之对手在开源创新领域的进展迅速，meta 面临着如何在失去核心团队后，继续维护其早期取得的领先地位的难题。
meta的顶级产品负责人Chris Cox于2025年参加了LlamaCon大会并发表了主题演讲。
两年前，meta 领军于开源领域，时至今日，其领先地位已逐渐减弱。
尽管meta在人工智能领域投入了巨额资金，然而它却缺少一个专门的推理模型——这种模型是专门用于解决需要多阶段思考、攻克难题或调用外部资源以执行复杂指令任务的。随着谷歌、OpenAI等公司在其最新研发的模型中优先强化这些功能，meta与这些公司的差距愈发显著。
meta 11位离职员工在meta的平均工作年限超过了五年，这一事实显示出他们并非仅仅是被短期雇佣，而是作为深度投入meta人工智能研究工作的研究人员。其中，部分员工在2023年1月就已经离职；而另一些员工则坚守岗位直至Llama 3项目周期落幕，还有一些员工则是今年才选择离开。他们的离职意味着曾经助力meta在开放模型领域树立人工智能声望的那个团队正逐渐分崩离析。
下面我们盘点一下这些离职人员的最终去向。
Naman Goyal
Naman Goyal 目前担任 Thinking Machines Lab 的技术职务。这家实验室是由 OpenAI 之前的首席技术官 Mira Murati 在 2025 年 2 月创立的 AI 企业。
Goyal 在 2018 年踏入 meta 的行列，而到了今年的 3 月，他选择离开。他在 meta 的服务期间，共计超过了六年的时间。
在meta任职期间，他参与了Llama、Llama 2、Llama 3等多个研究项目。在Google Scholar数据库中，他的研究成果被引用的总次数已超过11万次。
Baptiste Rozière
Baptiste Rozière 目前担任 Mistral AI 公司的 AI 科学家，他负责带领代码生成团队。目前，他正专注于 Codestral 模型的研发工作。该模型具备在单块 RTX 4090 显卡或配备 32GB RAM 的 Mac 电脑上运行的特性，非常适合本地部署和使用。
Rozière 在 meta 携手共事长达五年，自2019年踏入该公司，直至2024年，他做出了离职的决定。
在 meta 担任职务期间，他作为代码生成领域的科研人员，专注于大语言模型的研究，特别是其在代码领域的应用。Baptiste 在 Llama 项目上贡献卓越，同时他还领导了 Code Llama 的研发工作。
Aurélien Rodriguez
Aurélien Rodriguez 目前担任明星初创公司 Cohere 的基础模型训练主管。在 Cohere 担任职务期间，他参与了 Command-A 的研发工作。当时，Command-A 这一模型能够与闭源及开源的权重模型 GPT-4o 和 DeepSeek-v3 进行竞争，并且相比它们，它更为轻便、运行速度更快。
2022年，他正式加盟meta，在此期间，他深入参与了llama、Llama 2以及Llama 3的研究项目，两年时光流转，Rodriguez最终决定离开。
Eric Hambro
埃里克·汉布罗目前担任Anthropic技术团队的成员。
2020年9月，他加入了meta，成为了一名研究工程师。2023年11月，他选择了离开。在meta度过了3年零3个月的时光，他在此期间参与了多项工作，包括Llama基础设施和评估、工具应用及智能体微调研究、开放式环境下基于互联网数据集的离线强化学习探索，以及为顶级会议论文和开源库做出了贡献。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果被广泛引用，累积引用次数已突破一万八千次。
Timothée Lacroix
Timothée Lacroix 目前担任 Mistral AI 的联合创始人和首席技术官。
自2015年5月起，他正式成为meta的一员，直至2023年6月选择离开。在这家公司，他度过了8年零2个月的职业生涯。
此后，他加入了 Mistral AI。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果被广泛引用，累计引用次数已突破两万大关。
Marie-Anne Lachaux
Marie-Anne Lachaux 目前担任 Mistral AI 的创始人之一，同时亦是该公司的 AI 研究工程师。
2018年7月，她加入了meta公司，此后，她先后担任了FAIR AI研究工程师以及meta GenAI AI研究工程师的职务。在此期间，她参与了Llama和Llama 2的研发工作，并且还涉猎了定理证明、代码生成、预训练加代码混淆、编程语言的无监督转换等多个项目。2023年6月，她选择了离职，此前她在meta公司服务了整整五年的时间。
她于 2023 年 7 月加入 Mistral AI。
在 Google Scholar 数据库中，她的研究成果被广泛引用，累计引用次数已突破三万五千次。
Thibaut Lavril
Thibaut Lavril 目前担任 Mistral AI 公司的 AI 研究工程师一职。
2019年2月，他加入了FAIR，并担任了AI研究工程师的职位。在此期间，他参与了Llama和Llama 2的研发工作，同时致力于定理证明领域。此外，他还参与了Open Catalyst Project项目，该项目与CMU合作，利用人工智能技术将量子力学的模拟速度提升了1000倍，从而有助于发现更高效、更可扩展的新型电催化剂，这些催化剂对于存储可再生能源具有重要意义。2023年6月，我离开了公司，此前在meta公司供职了4年零5个月的时间。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果受到了广泛关注，其中两篇论文——Llama 与 Llama 2——的引用次数均已突破一万五，合计引用量更是超过了四万次。
Armand Joulin
Armand Joulin 目前担任 Google DeepMind 的杰出科学家一职。
2014年10月，他加入了meta公司，并担任了研究主任的职位。随后，他在2023年5月选择了离职。在meta度过的时光总计达到了8年零8个月。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果被引用次数显著，其中4篇论文的引用量已突破6000次，累计引用量更是达到了9万次以上。
Gautier Izacard
Gautier Izacard 目前担任微软人工智能技术团队的成员。
他在 2019 年 5 月至 8 月期间在 FAIR 进行了实习，接着在 2020 年 2 月至 2023 年 3 月间供职于 meta，之后选择了离职。在 meta 的任职时间为 3 年零 2 个月。到了 2024 年 3 月，他转投 Microsoft AI 集团。
在 Google Scholar 上，他的论文总引用量超过了 2 万。
Edouard Grave
Edouard Grave 目前担任法国Kyutai人工智能实验室的研究员职位。
自2016年1月起，他先后任职于meta，先是担任博士后研究员，后成为研究科学家，直至2023年2月选择离职。在meta的职业生涯中，他共工作了7年零2个月。同年11月，他转投至Kyutai。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果被广泛引用，其中四篇论文的引用次数已突破6000大关，总计引用量更是超过了6万次。
Guillaume Lample
Guillaume Lample 目前是 Mistral AI 的联合创始人，同时担任首席科学家的职务。
自 2014 年起，他开始在 meta 实习，之后从 2020 年 1 月至 2023 年，他担任了 FAIR 研究科学家的职务，并在该职位上工作了一段时间。离职后，他在 meta 的总工作时长达到了 6 年零 5 个月。到了 2023 年 5 月，他转投 Mistral AI，成为该公司的成员。
在 Google Scholar 数据库中，他的研究成果被广泛引用，其中三篇论文的引用次数超过了5000次，总计引用量更是突破了4万大关。
meta宣布了一项名为Mistral的AI人才计划，旨在2025年之前培养新一代的AI专家。该计划将聚焦于提升AI技术的研发和应用，并致力于打造一个充满活力的AI研究社区。