Qwen衍生模型增至151,448個，數量達Meta的2.6倍

Hugging Face於上周五（8月14日）發布夏季開放模型生態觀察報告，指出阿里巴巴Qwen在平台上的衍生模型數量已達151,448個，明顯高於Google的82,506個，並達到Meta旗下模型衍生版總數的2.6倍；若只比較Meta的Llama系列，Qwen的衍生模型數量更達其4.7倍。

這項結果顯示，Qwen持續擴大在開放模型開發者生態中的影響力。不過，報告同時指出，開放模型的使用高度集中，且模型發布數量、模型規模與實際下載需求之間存在明顯落差。

Hugging Face開放模型生態持續擴張

Hugging Face Hub目前是全球主要的開放人工智慧模型平台之一，自今年起改以每半年發布一次開放模型生態觀察報告，分析平台上的模型發布、下載、按讚及衍生模型等活動。

最新報告顯示，Hugging Face Hub的公開模型儲存庫數量已由243萬個增加至296萬個，資料集由71.1萬個增至100萬個，Spaces則由100萬個增加至144萬個。

然而，平台上的模型使用情況並不平均。約85.6%的模型累計下載次數不到200次，只有1.5%的模型儲存庫貢獻了99.2%的下載量，反映開放模型生態雖然快速增長，但實際流量仍集中在少數模型與模型家族。

中國模型在大型模型規模與下載量持續領先

Hugging Face春季報告已指出，中國模型在下載量及大型前沿模型發展方面領先美國。夏季報告則顯示，這項趨勢仍在延續。

今年前7個月，中國實驗室每月發布的最大開放模型，參數規模幾乎都超越美國。中國業者推出的最大模型規模介於7,540億至2.78兆參數之間；相較之下，美國在今年前7個月有5個月的最大模型參數量低於1,300億。

Moonshot、MiniMax、小米及Z.ai幾乎不發布參數量低於700億的模型，小米與美團也先後推出兆級參數模型。這些數據反映中國業者在超大規模開放模型的布局更加積極，但不代表模型規模必然等同於更高的實際使用量。

美國業者仍主導新模型發布數量

若以Hugging Face Hub的新模型發布數量計算，美國業者仍然保持領先。今年發布最多新模型的前3名皆為美國業者，其中AMD與Nvidia各自發布超過200個模型儲存庫，Liquid AI則以約100個排名第三。

Hugging Face認為，AMD與Nvidia積極發布開放模型，可能反映硬體業者正透過針對自家硬體最佳化的模型，擴大晶片及運算平台生態。對硬體廠商而言，模型開放策略不只涉及模型本身，也可能成為推動開發工具、推論環境及運算平台採用的方式。

Qwen下載量與衍生模型數量均居前列

今年以來，Hugging Face Hub模型家族的下載量排名如下：

除了下載量，Hugging Face也以衍生模型數量觀察哪些基礎模型最常被開發者用於後續開發。Qwen目前在Hub上已有151,448個衍生模型，Google以82,506個居次。

報告指出，Qwen的衍生模型數量是Meta旗下模型總數的2.6倍；若單看Llama系列，則是其4.7倍。這些衍生模型主要由其他開發者建立，而不是由Qwen官方發布。

穩定發布與授權策略有助形成開發者生態

Hugging Face認為，Qwen能夠形成龐大的衍生模型生態，主要與幾項因素有關，包括穩定的發布頻率、涵蓋不同尺寸及用途的完整模型家族，以及Apache 2.0等較寬鬆的授權條款。

今年前7個月，Hugging Face Hub平均每天新增約180至210個Qwen衍生模型。平台上的151,448個衍生模型主要來自其他開發者，顯示Qwen已逐漸成為開發者進行模型微調及部署的重要基礎。

不過，衍生模型數量並不等同於每個模型都具備高度活躍度或廣泛應用。考慮到整個平台的下載量高度集中，Qwen生態的規模仍需搭配個別模型的下載、使用情境及社群維護狀況解讀。

下載需求仍以中小型模型為主

儘管前沿模型的參數規模持續膨脹，Hugging Face的數據顯示，實際下載量仍主要來自中小型模型。Hugging Face將參數量達700億以上的模型列為大型模型，今年這類模型僅占平台總下載量的3%，其餘97%則來自參數量低於700億的模型。

Hugging Face指出，規模較小的模型較能在多數開發者實際擁有的硬體上執行，因此更符合本地部署、微調與日常推論的需求。這也說明，超大規模模型雖然在技術競爭與研究領域受到關注，但開放模型的廣泛採用仍受到硬體資源與部署成本限制。

Reference Link : ithome.com.tw