Hugging Face报告:中国模型下载占比升至41%,Qwen衍生模型快速增长

两年前，如果你在Hugging Face上搜模型，扑面而来的是Llama。

两年后，官方报告给出了一组新的平台数据。

中国模型下载量占比升至41%。

这是Hugging Face报告中最醒目的变化之一。

而在这张地图的最中心，站着一个很多人还叫不准中文名的家伙——通义千问，Qwen。

官方报告，一锤定音

3月17日，全球最大的开源AI平台Hugging Face发布了《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》。

作者是Avijit Ghosh、Lucie-Aimée Kaffee、Yacine Jernite，还有那位专门研究AI社会影响的Irene Solaiman。

报告里有这样一段话：

“In the past year, Chinese models quickly accounted for the plurality or 41% of downloads.”

「过去一年，中国模型的下载量迅速占到了相对多数，达到41%。」

这句话，出自Hugging Face官方之口，白纸黑字写在自家博客里。

报告还专门标注：中国模型在月度下载量和累计下载量上都排到前列。

▲ Hugging Face官方博客《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》，2026年3月17日发布，93次upvote，四位作者署名，其中包括长期研究AI社会影响的Irene Solaiman。

这份报告的分量不轻。

Hugging Face现在有1300万用户，200万个公开模型，50万个公开数据集。

全球开发者下载、微调、部署AI模型，第一站几乎都是这里，相当于AI领域的GitHub。

Hugging Face内部的数据科学家Joël Niklaus，几乎第一时间补充了两组关键数字：

“There is over 2.7M models on Hugging Face now! The Qwen family has over 113k derivative models.”

「Hugging Face上现在有超过270万个模型，Qwen系列有超过11.3万个衍生模型。」

▲ Hugging Face数据团队成员Joël Niklaus的推文，配图是HF模型数量从10万到226万的增长曲线，标注了BLOOM、Llama 2、Qwen2、DeepSeek-R1、GPT-OSS等关键节点。

一个来自平台内部的人，用自己的账号确认了这组数字。这比任何转述都更有分量。

起点，回到那个一月

要理解这场逆转是怎么发生的，得往回倒带到2025年1月。

那个月，DeepSeek发布了R1。

MIT许可，完全开放权重，还罕见地公开了完整的推理路径——也就是模型”怎么想”的那部分。

这件事之所以被称为”DeepSeek时刻”，是因为它同时打掉了三道门槛。

技术门槛：推理路径可以拿来复用、蒸馏，别人不用从零开始训练一个能推理的模型。

采用门槛：性能媲美OpenAI的o1系列，却可以拿来就用，部署、微调，不用等谁批准。

心理门槛：它证明了一件事——即便手里的算力资源有限，也能在几个月内追到世界前列。

第三道门槛才是真正的分水岭。

此后一年，中国AI公司的策略集体转向。

百度，2024年在Hugging Face上的发布数量是零。2025年，跃升到100多个。

字节跳动和腾讯，发布量各自增长了8到9倍。

这些变化说明，更多中国公司开始把Hugging Face当成公开发布和分发模型的主渠道。

主角，未必是最靓的那个，却是地基本身

如果只看单点突破，DeepSeek R1是最耀眼的名字。

但如果看整条生态是怎么被撑起来的，答案是另一个词——Qwen。

阿里巴巴这个模型家族，衍生模型数量超过11.3万个。

如果把所有打了Qwen标签的模型都算进去，这个数字一路冲到20万+。

报告里有这样一段话，值得抄下来：

“Alibaba as an organization has more derivative models than both Google and Meta combined, with the Qwen family constituting more than 113,000 derivative models.”

「阿里巴巴一家机构的衍生模型数量，超过了谷歌和Meta的总和，Qwen系列构成了其中超过11.3万个衍生模型。」

分析师Chris Zeoli把这件事拆解得更透彻：

“Qwen (Alibaba) is the base the open ecosystem builds on: 1B+ downloads, 113k+ derivatives — more than Google + Meta combined — and ~40% of all new Hugging Face derivatives. Open weights aren’t charity. They’re the cheapest customer-acquisition channel in infra.”

「Qwen（阿里巴巴）是整个开源生态的地基：超过10亿次下载，11.3万+衍生模型——超过谷歌加Meta的总和——占Hugging Face所有新增衍生模型的约40%。开放权重算不上慈善，它是基础设施领域最便宜的获客渠道。」

▲ 分析师Chris Zeoli引用的图表：2026年Hugging Face新增LLM衍生模型中，40%基于Qwen；Qwen累计下载超10亿次，衍生数量超越谷歌+Meta总和；2026年6月，HF热门模型榜单前十有5个是中国模型。

“地基”这个词，精准地形容了Qwen的真正角色。

它靠的不止一次发布刷屏，更是被成千上万的开发者当成起点，反复拿去改、去调、去接自己的场景。

打开Qwen在Hugging Face上的官方主页，会看到一个已经运转了很久的生态：35个Collections，33个Spaces，184名团队成员，从语音合成到图像生成到Agent World，几乎每天都有新动作。

▲ Qwen在Hugging Face的官方组织页面，页面显示35个模型合集、33个应用Space（含Qwen3-TTS语音demo、图像生成、图像编辑等）、184名团队成员，页面顶部关注人数超过9万。

为什么是Qwen？

性价比高，适合自己部署；迭代速度快，从Qwen2.5一路到Qwen3系列；许可友好，多数版本用Apache协议，企业拿来就能商用；再加上它和DeepSeek之间存在蒸馏关系——DeepSeek的部分蒸馏版本本身就基于Qwen权重训练。

这些因素叠加在一起，让Qwen在别人还在讨论”谁的榜单第一”时，已经悄悄变成了别人绕不开的底座。

沉默的大多数：从17%到39%

报告里还有一个数字，反直觉到值得单独拎出来说。

Top 200模型，占了全平台49.6%的下载量。

高度集中，符合直觉。

但紧接着的数据，把直觉打碎了：

个人或无明确机构归属的开发者，贡献的下载份额从17%涨到了39%。

也就是说，少数几个基础模型被疯狂复用的同时，数以万计的普通开发者正在做另一件事——量化、垂直领域微调、语言适配、工具集成。

这是”最后一公里”的工作，枯燥，但决定了模型能不能真正落地。

Qwen的11.3万个衍生模型，正是这个双层结构最直观的样本：阿里巴巴负责把地基打好，全球（尤其是中文社区）的开发者负责在上面盖出形形色色的房子。

行业份额的变化也印证了同一个趋势：机构的下载份额从2022年前的约70%，跌到2025年的37%。

个人的力量,正在从边缘走向中心。

41%这个数字，说的从来不只是下载量的胜负。

它说的是，当一个模型家族变成全球开发者默认的起点时，生态的重心也会跟着移动。

Qwen的11.3万个衍生模型，更像一个起点，而非终局。

它更像是一个信号：下一轮竞争，拼的是谁的生态能让最多人愿意留下来，持续地改、持续地用。

到那个时候，真正留下来的会是一整套持续生长的开发者网络。