近年来，中国制造的AI模型如Qwen、Kimi、MiniMax等展现出强劲的增长势头。根据美国时间2026年8月14日Hugging Face发布的开放模型统计数据，中国AI模型的市场份额持续扩大。
该报告基于Hugging Face平台上自2026年1月至7月31日上传的AI模型数据，揭示了以下显著趋势：
前沿模型数量激增
过去，实验室通常先发布小型模型，逐步开发大型模型。但2026年，中国多家实验室跳过这一过程，几乎每月发布最大且性能最优的开放模型，规模超过美国任何实验室的同类产品。
特别是超过1万亿参数的模型如“Kimi-K2.5”、“DeepSeek-V4-Pro”、“LongCat-2.0”和“Kimi-K3”不断刷新参数上限，其中Kimi-K3达到2.78万亿参数。相比之下，美国的最大模型如“Nemotron 3 Ultra”(5610亿参数)、“Nemotron 3 Super”(1240亿参数)、“Inkling”(9520亿参数)和“Trinity-Large”(3990亿参数)均未突破1万亿参数大关。
此外，阿里巴巴（Qwen）和腾讯在模型规模上覆盖从不足10亿参数到超大规模的全范围。小米、美团等一年前尚不为人知的企业也开始发布大型模型。
另一方面，发布最多新开放模型的两家公司是AMD和NVIDIA，分别拥有超过200个模型库。这些模型多针对自家硬件优化，助力芯片销售，且被视为重要工作。
美国模型则以小型和嵌入式模型受欢迎，谷歌、微软、IBM Granite、OpenAI的图像处理和语音识别模型年下载量达数亿次，持续增长。
点赞数不等于广泛采用
Hugging Face除了统计下载量，也统计“点赞”数，但点赞多并不代表被广泛采用。例如，Kimi-K3每个点赞对应约60次下载，而快速计算语义相似度的模型“all-MiniLM-L6-v2”每个点赞对应超过30万次下载，显示更多用户依赖后者。
因此，参数少于10亿的模型累计下载量占总下载量的83%，因为大多数开发者只能在现有硬件上运行小型模型。
超大型模型Moonshot年下载量为3700万，而覆盖轻量到大型模型的Qwen达到约20.45亿次，差距达55倍。大多数模型发布后几个月内下载量迅速下降，能覆盖广泛应用场景的模型更易成为事实标准。
中国前沿模型开放策略引关注
中国超过200亿参数的模型中，59%采用Apache 2.0许可证，22%采用MIT许可证。虽然Kimi K3和Qwen 3.8开始有限制，但DeepSeek和Z.ai等采用非常宽松的MIT许可证。美国仅29%的模型使用Apache或MIT许可证，态度较为谨慎。
这些宽松许可证的目的不是获得许可收入，而是扩大自家API和云服务的使用，巩固硬件、平台及生态系统的市场地位。
Qwen模型优势明显
在社区应用方面，Qwen表现突出，拥有151,448个衍生模型，是谷歌的1.83倍，Meta的2.6倍。
其优势源于持续的发布周期，不依赖单一重点版本，覆盖从小型到大型模型的全面性，以及采用Apache 2.0许可证的开放性。
超过1万亿参数模型使用增长，AI代理受欢迎
超过1000亿参数的模型使用量增加，部分归功于2026年2月加入Hugging Face的GGML团队开发的llama.cpp，该工具支持多台PC内存和GPU联合运行模型，能运行参数高达2.84千亿的“DeepSeek-V4-Flash”和约2.78万亿的Kimi-K3。
AI代理中，“Claude Code”和“Codex”尤为受欢迎，尤其是Codex在7月下载量增长近两倍。
报告说明
此次统计不直接衡量模型的绝对质量、商业应用或整体市场份额，也未涵盖API调用、私有环境或其他渠道分发的模型。Hugging Face强调，这只是AI生态系统发展中的一个视角，而非整个市场的完整测量。
随着本地运行大型模型环境和开发流程的快速进步，开放模型的主导权及生态系统动态将对未来PC硬件市场和开发环境产生深远影响。
