Qwen від Alibaba подолала позначку в 3 млрд завантажень: китайські open-source моделі захоплюють ринок
Китайська корпорація Alibaba досягла вражаючого рубежу: за останні пів року кількість завантажень її відкритих ШІ-моделей сімейства Qwen перевищила 3 мільярди. Це знакова подія, яка демонструє зсув глобального балансу у сфері відкритого штучного інтелекту.
На сьогодні Alibaba виклала у відкритий доступ понад 460 нейромереж, які стали основою для створення 300 000 похідних моделей розробниками по всьому світу. Ці цифри підкреслюють масштаб екосистеми, вибудованої навколо Qwen.
Дані Hugging Face: беззаперечне лідерство
Аналіз платформи Hugging Face, опублікований у піврічному звіті про стан відкритих моделей, малює ще детальнішу картину. За сім місяців поточного року Qwen завантажили 2,05 млрд разів, а кількість похідних репозиторіїв досягла 151 448. Для порівняння, у Google цей показник становить лише 82 506.
Вражає і розрив з іншими гігантами: завантаження моделей Google у 2026 році оцінюються у 418 млн, а Meta — у 227 млн. Важливо зазначити, що статистика Hugging Face враховує лише активність у межах екосистеми платформи, виключаючи API-запити та приватні розгортання, що робить реальний розрив ще значнішим.
Експерти підкреслюють, що ці цифри не варто сприймати як прямий індикатор частки ринку, однак вони є точним барометром популярності та довіри спільноти. Динаміка зростання вражає: кількість похідних репозиторіїв Qwen щодня збільшується на 180–210 одиниць. Показово, що з 28 531 GGUF-конверсії цих моделей лише 54 створила сама Alibaba — решта є роботою спільноти.
Секрет успіху Qwen
Три ключові фактори пояснюють домінування Qwen: регулярні оновлення, покриття всіх масштабів моделей — від субмільярдних версій до гігантської Qwen3.8-Max з 2,4 трлн параметрів, та ліцензія Apache 2.0, яка знімає всі обмеження на комерційне використання та доопрацювання.
Вирішальним фактором стала широта модельного ряду. Дані платформи показують, що на версії з менш ніж 1 млрд параметрів припадає 83% усіх завантажень, тоді як на гігантські нейромережі понад 100 млрд — лише 1%. Це пояснює, чому лабораторії, зосереджені на великих LLM, відстають: Moonshot AI, яка майже не випускає моделі менші за 70 млрд, зібрала лише 37 млн завантажень — у 55 разів менше, ніж Qwen.
Аналогічна ситуація і в сегменті локального розгортання: GGUF-збірки Qwen завантажують 39,6 млн разів на місяць, у Gemma цей показник — 20,8 млн, у Llama — лише 7,5 млн.
Геополітика відкритого ШІ
Звіт викриває фундаментальний зсув. Майже кожного місяця поточного року найбільша відкрита модель з Китаю перевершувала за розміром усі американські релізи. Стеля китайських моделей коливалася від 754 млрд до 2,78 трлн параметрів, тоді як у конкурентів із США у п'яти з семи місяців вона не перевищувала 130 млрд.
Ліцензійна політика також кардинально відрізняється. У Китаї 59% моделей з понад 20 млрд параметрів випущені під Apache 2.0, а 22% — під MIT. Жодна з них не має обмежень на комерційне використання. У США картина протилежна: лише 29% під відкритими ліцензіями, 41% — під пропрієтарними умовами, а 30% — взагалі без зазначення ліцензії.
Показово і те, що в США лідерами за кількістю нових відкритих моделей стали не ШІ-лабораторії, а виробники чипів: AMD і Nvidia випустили понад 200 репозиторіїв кожна, залишивши позаду Google і Meta.
Мій аналіз: Успіх Qwen — це не просто статистика завантажень, а маркер перерозподілу впливу у світовій ШІ-індустрії. Китай зробив ставку на відкритість і доступність, фактично перетворивши свої моделі на стандарт де-факто для розробників. Поки США намагаються зберегти контроль через інфраструктуру, КНР завойовує уми та гаманці розробників по всьому світу, створюючи стійку екосистему, яку буде вкрай складно витіснити.