Hugging Face 发布了 2026 年夏季开源模型观察报告,覆盖 1 月到 8 月的数据,包含六个核心发现,内容如下。

第一,中国实验室跳过梯度,直接往前沿冲。
2026 年几乎每个月,中国实验室发布的最大开源模型都超过美国。中国月均天花板在 754B 到 2.78T 参数之间,而美国在 7 个月里有 5 个月不超过 130B。小米、蚂蚁、美团今年都跨过了万亿参数门槛,十二个月前这三家甚至不是开源模型圈的名字。Moonshot、MiniMax、小米和 Z.ai 几乎不发布 70B 以下的模型,开发者的第一印象就是一个跑不动的庞然大物。而腾讯和阿里的 Qwen 覆盖了从 1B 以下的完整光谱。

美国并没有缺席。发布新模型仓库最多的两个组织是 AMD 和 NVIDIA,各自超过 200 个,远超第三名 LiquidAI 的约 100 个。硬件厂商已经想明白了:开源模型是卖芯片的最好方式——一个为你硬件优化、免费可用的模型,就是硬件能用的最清晰证明。

第二,关注度不等于使用量。
报告做了一个残忍的对比:2026 年下载量最高的 25 个模型仓库,和点赞数最高的 25 个模型仓库,只有一个重叠。没有一个 2026 年发布的模型进入下载量前 25。2022 年的 all-MiniLM-L6-v2 在 7 个月内被下载了 15.5 亿次,而 Kimi-K3 的每个点赞只对应约 60 次下载。
点赞衡量的是社区兴奋度,下载衡量的是生产管线里的实际依赖。两者不能用同一个指标来读,Hugging Face 自己也承认这是「我们自己在早期工作中犯过的、最常见的错误」。


中国前沿实验室是唯一一类「大模型扛下载量」的账号。MiniMax 2026 年的下载量几乎 100% 来自 70B 以上的模型,Moonshot 88%,DeepSeek 55%。Google、微软和 IBM Granite 的大模型下载量几乎为零。Moonshot 的纯前沿策略获得 3700 万次下载,Qwen 的全光谱策略获得 20.45 亿次,差了约 55 倍。
第三,开源权重正在重新分配价值。
中国 178 个 20B 以上的模型发布中,59% 是 Apache 2.0,22% 是 MIT,「几乎没有」非商业限制。DeepSeek 和 Z.ai 把 700B 到 1.65T 参数的模型放在纯粹的 MIT 协议下。对比美国同尺寸段:Apache 或 MIT 只有 29%,41% 是自定义条款,30% 什么都没声明。

但最近几周这个趋势开始松动。Kimi K3 和 Qwen 3.8 2.4T 开始引入非商业限制和收入分成条款。报告说得很直白:这些权重就是白送的,回报必须来自别处——API、云业务、硬件和平台定位,或者生态系统位置本身。
第四,Qwen 已经成了社区的基础模型。
Qwen 在 Hub 上有 151,448 个衍生模型,是 Meta 总足迹的 2.6 倍,是 Llama 的 4.7 倍。Google 以 82,506 个衍生模型排第三。Qwen 的衍生模型以每天 180-210 个的速度增长,持续了整整七个月。28,531 个 Qwen 的 GGUF 转换中,Qwen 自己只发布了 54 个——这个生态位是社区自己建起来的。

第五,小模型才是真正的实用层。
1B 以下的模型占了 83% 的全部历史下载量,100B 以上的只占 1%。2026 年的数据也一样:70B 以上的模型只占下载量的 3%。那万亿参数模型怎么触达用户?靠 llama.cpp。

GGUF 仓库数量增长了 464%,LeRobot 194%,Apple MLX 148%,而 transformers 只增长了 16%。决定模型能在哪运行的那一层,长得比建模核心快三到七倍。Qwen 的 GGUF 月下载量 3960 万次,是 Gemma 的 1.9 倍,Llama 的 5.3 倍。

第六,Agent 成了新用户。
Hugging Face 在 7 月首次发布了 agent 使用数据集。Claude Code 在 7 月占 Hub agent 流量的 44.4%,但它在 4 月是 67.8%。Codex 从 10.4% 爬到了 20.8%。这个市场没有防守者,一个版本的发布或者一个默认设置的改变,就能在一个月内移动一半的流量。

还有近四分之一的 agent 流量来自尚未注册的客户端——新进入者来得比注册表能命名的速度还快。
报告最后提到一个细节:7 月,Hugging Face 遭遇了首个有文档记录的自主 agent 持续入侵事件。团队试图用闭源前沿模型分析捕获的攻击代码,安全护栏拒绝执行。最终分析是在本地运行的量化开源模型 GLM-5.2 上完成的。
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