千问下载量碾压对手

身为被阿里所拥有的、公开源代码的人工智能模型类别千问家族, 于过去的六个月里, 在全球领域内, 其累计被下载的次数冲破了30亿次这个数量界限。就是这样的一个数字, 致使它跨越、超过了像Meta、谷歌等这样的一群作为竞争对手的存在，径直获取到了在全球范围内下载量处于首位的位置。

依据开源社区Face公布的数据来看, 到了2026年, 仅仅就是在Hugging Face平台之上, 谷歌模型的下载次数约为4.18亿次, Meta的约为2.27亿次, 并且阿里千问的下载次数达到了20.45亿次。另外, 还没有算上魔搭社区等其余平台的数据的情况下哦。

开源模型生态爆发

阿里巴巴部分透露, 千问系列总计已然开源了超出四百六十个模型, 进而凭借此衍生出了多于三十万个衍生模型, 这般开源举措正在造就强大的生态效应。

Face报告有所指出, 基于Qwen的衍生模型, 在Hugging Face上达成了1多万加上5.1万这么多的数量。这个数量是Meta的数量的2.6倍那么多, 是Llama系列仓库的数量的4.7倍那么多, 谷歌的衍生模型数量是8.2万个。

中国模型参数规模领先

体现为报告所展示的情况, 在2026年的时候, 中国前沿AI实验室公布的最大开放模型参数规模, 广泛地超越了美国实验室。对于中国实验室而言, 月上限方面是处于7540亿到2.78万亿参数的范围当中。

相比较而言, 美国多数月份是低于1300亿参数的, 这个差距体现出中国在大规模开源模型方面有着强势的布局, 并且也表明中国AI实验室在模型能力上面已经不至于输给美国同行, 甚至是已然超越了美国同行。

授权协议更加开放

与其他情况相比, 中国模型所给予的授权呈现出更为宽松的态势。在2026年这一特定年份发布的众多中国模型里面, 存在着178个参数达到20B以上的模型, 其中占据比例为59%的那些模型采用的是GPL 2.0协议, 还有占比22%的模型采用的是MIT协议, 并且在这些模型当中, 没有任何一个带着非商业限制这一情况。

这般宽松类型的授权策略, 使得开发者能够更为自在地去使用以及改造模型, 进而推动了整个开源生态的繁荣发展。与之形成对照的是, 一部分美国模型的授权存在着更多的限制, 这极有可能干扰到开发者的使用意愿喔。

小模型才是下载主力

报告表明, 参数模型在1B以下的, 其所占历史累计下载量的比例为83%, 而在100B以上的, 只占到了1%, 这意味着绝大多数数量的开发者更加倾向于运用轻量级模型去实施本地部署以及进行应用开发。

Qwen的GGUF格式, 其本地部署模型, 每月的下载频次达到了3960万次, 这一数量接近Gemma的两倍, 并且是Llama的五倍还要多。而GGUF格式, 使得千问在本地运行的那种场景之下, 具备着明显突出的优势。

下载量不等于质量

Face报告同时作出提醒, 下载量并非直接等同于模型质量, 以及市场份额。API调用未被纳入统计范围, 私有部署 同样未被纳入统计范围。这代表, 存在差异, 可能于公开下载数据以及真实的商业使用场景之间。

不过, 千问已然确定会成为“开放AI生态系统众多极大基础里的一个基础性组成方面”, 它正逐步演变成开发者在抉择对哪些模型进行微调和做部署操作时的默认选用对象, 该情况对于整个开源AI领域所产生的影响, 是值得我们持续予以关注的态势了。

你认为开源模型的下载数量如此之多, 这会给未来人工智能应用的发展带去怎样的影响呢? 欢迎于评论区域分享你的观点。