Crypto Currency Tracker logo Crypto Currency Tracker logo
Forklog 2026-08-16 14:24:00

В Alibaba заявили о 3 млрд загрузок открытых моделей Qwen

За последние шесть месяцев количество скачиваний ИИ-моделей Qwen от Alibaba превысили 3 млрд. Об этом со ссылкой на заявление компании пишет Bloomberg. Китайская корпорация выложила в открытый доступ свыше 460 нейросетей, на основе которых разработчики построили 300 000 производных. Что показывают данные Hugging Face За день до публикации в Bloomberg платформа Hugging Face поделилась полугодовым отчетом о состоянии открытых моделей. Согласно ее расчетам, за семь месяцев текущего года Qwen скачали 2,05 млрд раз, а число производных репозиториев достигло 151 448. У Google этот показатель — 82 506. Источник: Hugging Face. По оценке Hugging Face, в 2026 году загрузки моделей Google составили 418 млн, Meta — 227 млн. При этом статистика площадки учитывает только активность внутри ее экосистемы, исключая API-запросы, частные развертывания и другие каналы распространения. Авторы отчета также подчеркнули, что эти данные не стоит воспринимать как индикатор доли рынка или реального коммерческого использования. Количество производных репозиториев Qwen ежедневно растет на 180-210. Из 28 531 GGUF‑конверсии этих моделей на платформе только 54 создала Alibaba, остальное — сообщество. «Qwen стала частью стандартного рабочего процесса разработчиков, которые выбирают, какую модель дообучать и развертывать», — отметили в Hugging Face. Почему Qwen обошла конкурентов Специалисты объяснили позиции Qwen тремя причинами: регулярными обновлениями, покрытием всех масштабов — от субмиллиардных версий до Qwen3.8-Max (2,4 трлн параметров), и лицензией Apache 2.0, которая не ограничивает доработку и коммерческое применение. Широта модельного ряда оказалась решающим фактором. По данным Hugging Face, на версии с менее чем 1 млрд параметров приходится 83% всех загрузок за историю платформы, тогда как на нейросети свыше 100 млрд — лишь 1%. Сосредоточенные на крупных LLM лаборатории отстают: например, Moonshot AI, почти не выпускающая модели меньше 70 млрд, за год собрала 37 млн загрузок — примерно в 55 раз меньше, чем Qwen. Разработка Alibaba также лидирует в сегменте локального развертывания: ее GGUF‑сборки скачивают 39,6 млн раз в месяц, у Gemma — 20,8 млн, у Llama — 7,5 млн. Расстановка сил в открытом ИИ Отчет показал смещение баланса: почти каждый месяц в текущем году крупнейшая открытая модель из КНР превосходила по размеру все релизы из США. Ее потолок колебался от 754 млрд до 2,78 трлн, в то время как у конкурентов в пяти из семи месяцев он не превышал 130 млрд. В Китае 59% моделей с числом параметров более 20 млрд выпущены под Apache 2.0, 22% — под MIT, и ни одна из них не имеет ограничений на коммерческое использование. У американских разработчиков в той же категории картина иная: 29% — под Apache/MIT, 41% — под проприетарными условиями, 30% — без указания лицензии. Источник: Hugging Face. В США лидерами по числу новых открытых моделей стали не ИИ-лаборатории, а производители чипов: AMD и Nvidia — каждая выпустила более 200 репозиториев. Google и Meta по этому показателю заметно уступают. Напомним, в августе автор книги Techno-Nationalism Алекс Капри заявил, что Соединенные Штаты сохраняют преимущество в ИИ-гонке не столько за счет отдельных моделей, сколько благодаря контролю над инфраструктурой. https://forklog.com/exclusive/ai/temnaya-storona-kimi

Leggi la dichiarazione di non responsabilità : Tutti i contenuti forniti nel nostro sito Web, i siti con collegamento ipertestuale, le applicazioni associate, i forum, i blog, gli account dei social media e altre piattaforme ("Sito") sono solo per le vostre informazioni generali, procurati da fonti di terze parti. Non rilasciamo alcuna garanzia di alcun tipo in relazione al nostro contenuto, incluso ma non limitato a accuratezza e aggiornamento. Nessuna parte del contenuto che forniamo costituisce consulenza finanziaria, consulenza legale o qualsiasi altra forma di consulenza intesa per la vostra specifica dipendenza per qualsiasi scopo. Qualsiasi uso o affidamento sui nostri contenuti è esclusivamente a proprio rischio e discrezione. Devi condurre la tua ricerca, rivedere, analizzare e verificare i nostri contenuti prima di fare affidamento su di essi. Il trading è un'attività altamente rischiosa che può portare a perdite importanti, pertanto si prega di consultare il proprio consulente finanziario prima di prendere qualsiasi decisione. Nessun contenuto sul nostro sito è pensato per essere una sollecitazione o un'offerta