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誰是開源模型一哥?Hugging Face揭2026下載榜單:中國Qwen突破20億次,比Google多5倍

數位時代

更新於 8小時前 • 發布於 8小時前 • 李先泰

若以Hugging Face Hub在2026年前7個月的下載量與衍生模型數衡量,開源AI模型的領先者已是阿里巴巴的Qwen(通義千問)。

開源AI模型平台Hugging Face於8月14日發布《State of Open Models》夏季報告,指出Qwen已成為整個開源生態最大的共同基底之一:期間在平台累積下載逾20億次、衍生模型突破15萬個。

阿里巴巴更在給《彭博》的聲明中表示,Qwen過去6個月(截至8月中)全球下載量突破30億次,超越Meta、Google與中國本土同業,成為全球下載量第一的AI模型家族。

報告同時揭示美中開源版圖的位移:2026年幾乎每個月,中國實驗室當月最大開源模型的參數量都高於美國實驗室,美國的開源主力則換成賣晶片的輝達(NVIDIA)與超微(AMD)。

論下載量,Qwen約是Google的5倍

本文所謂的開源模型,沿用報告的「open models(開放模型)」廣義定義,涵蓋開放權重、但授權條件不一的模型;使用者能否修改、散布或商用,仍須依各模型的授權條款判斷。下載量方面,Hugging Face統計的是模型檔案的HTTP GET/HEAD請求次數(即檔案被抓取的次數),不是不重複的使用者、開發者或實際安裝數,也可能包含自動化流程,反映的是平台內模型檔案被存取與使用的活動訊號。

《彭博》指出,下載量與衍生模型數,也因此成為觀察美中AI競賽影響力的量尺之一。

榜單差距相當明顯。Hugging Face統計,Qwen在2026年前7個月於平台的下載量約20.6億次;其中有申報參數量的模型庫合計20.45億次,若含全部模型庫則為20.61億次。《彭博》引述同一份報告指出,Google為4.18億次、Meta為2.27億次,Qwen約是前者的5倍、後者的9倍。

2026 年的數據顯示,中美 AI 實驗室在開源模型的需求上呈現不同趨勢。相較於美國機構的下載量高度集中在 1B 到 70B 的中小型模型,中國實驗室在 70B 以上的巨型模型市場展現了強勁的下載動能。其中,Qwen 以突破 20 億次的總下載量位居榜首。

衍生模型(在原模型基礎上微調、改造後再發布的版本)的差距更大:Qwen系衍生模型達151,448個,是Meta整體的2.6倍、Llama系列的4.7倍,2026年前7個月平均每天新增180至210個。報告寫道:「Qwen已成為開發者決定要微調、部署哪個模型時,預設工作流程的一部分。」

值得注意的是,阿里巴巴自家聲明的口徑更大:已開源逾460個模型、生態系衍生模型逾30萬個,與Hugging Face的平台統計範圍不同,兩組數字不宜直接相比(見編輯附註)。報告的方法論附註也提醒,下載量反映的是平台內的使用活動,不應直接解讀為模型品質、商業採用或整體市佔率。

Qwen為什麼贏?小模型才是主戰場

報告歸納Qwen的3個勝因。其一是節奏:靠整個模型家族持續更新,而不是隔很久才放一次大招。其二是覆蓋:從10億參數以下的小模型,到2.4兆參數的旗艦Qwen3.8 Max全都有,開發者不論要在筆電上跑小模型,還是部署大模型,都不必離開同一個生態系。其三是授權:許多Qwen模型採用Apache 2.0(寬鬆的開源授權條款,允許自由修改、再散布與商用),降低商用門檻。

對照組是走「只出大模型」路線的月之暗面(Moonshot AI):2026年下載量約3,700萬次,Qwen約是它的55倍。差距的根源藏在硬體裡:在有申報參數量的模型中,10億參數以下的小模型佔平台歷史下載量的83%;超過1,000億參數的巨型模型僅佔1%。白話說,開發者手上的電腦跑得動什麼,什麼就會贏。

本地端執行的戰場同樣是Qwen的天下。GGUF格式(常用來承載量化權重、供llama.cpp等工具執行本地推論的模型檔案格式)的下載量,Qwen每月達3,960萬次,約是Google Gemma的2倍、Meta Llama的5倍以上。報告點出,Llama的GGUF版本數量還略多於Qwen,等於同樣的貨架空間,只拿到五分之一的流量。

美中版圖位移:美國開源主力變成晶片廠

報告的另一項發現,是模型尺寸上限的位移。在報告的中美比較中,2026年幾乎每個月,中國實驗室當月最大開源模型的參數量,都高於美國實驗室同期發布的任何一款;中國每月上限落在7,540億至2.78兆參數,美國7個月中有5個月不超過1,300億。少數例外如輝達的Nemotron 3 Ultra(5,610億參數),以及Thinking Machines Lab的Inkling(9,520億參數),後者還是以中國模型為基礎打造。

不過,美國並未在開源缺席,只是主角換人。

2026年在平台新增最多模型儲存庫的兩家美國組織,是晶片廠輝達與超微,各新增逾200個;其中超微有不少項目屬於格式轉換與硬體最佳化版本,讓超大模型得以在美系硬體上有效執行。報告分析,晶片廠已經想通「開源模型是賣晶片的方法」:一款針對自家硬體最佳化、又免費開放的模型,就是「硬體跑得動」最直接的證明。《彭博》也指出,Meta與輝達在報告發布前後數週接連推出新的開源模型,開發者爭奪戰正在升溫。

折線圖追蹤了從 2025 年 12 月 31 日至 2026 年 7 月 29 日期間,全球主要科技公司與 AI 機構在 Hugging Face Hub 上新增的模型儲存庫(New repos)數量的每週變化。AMD 在 2026 年 4 月曾有一波快速攀升,隨後在 7 月份出現了驚人的垂直爆發,最終以接近 240 個新模型的數量大幅超車,躍居榜首。

至於「免費送權重」要怎麼賺錢?報告認為,回報來自API與雲端業務、硬體與平台卡位,以及生態系位置本身。下一個觀察點是授權風向:部分最新旗艦模型開始從標準的Apache/MIT授權轉向自訂條款。Kimi K3與Qwen3.8 2.4T仍允許廣泛使用與商用,但針對達到特定規模的模型服務、AI工作助理或大型商業產品,設有另行取得授權或標示模型名稱等要求;現行條款並未明定營收分潤。

資料來源:Hugging Face開源模型夏季報告《彭博》Hugging Face下載統計說明Qwen3.8 2.4T授權條款Kimi K3授權條款

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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