Alibaba празднует успех: модели Qwen скачали более 3 млрд раз за полгода

За прошедшие шесть месяцев количество загрузок ИИ-моделей Qwen от Alibaba превысило отметку в 3 миллиарда. Об этом сообщает Bloomberg, ссылаясь на заявление компании. Китайская корпорация открыла доступ к более чем 460 нейросетям, из которых разработчики создали 300 тысяч производных.

На платформе Hugging Face, в своем полугодовом отчете, было указано, что за первые семь месяцев текущего года Qwen скачали 2,05 миллиарда раз. Количество производных репозиториев составило 151 448, что значительно превышает показатель Google, равный 82 506. Тем не менее, эти данные отражают только активность внутри экосистемы платформы, исключая другие каналы.

Ежедневно число производных репозиториев Qwen увеличивается на 180-210. В данный момент из более чем 28 тысяч GGUF-конверсий, размещенных на платформе, лишь 54 созданы самой Alibaba, остальные — сообществом. По словам специалистов Hugging Face, Qwen стала неотъемлемой частью рабочего процесса разработчиков.

Отмечается, что успех Qwen связан с регулярными обновлениями, широтой охвата моделей — от субмиллиардных до Qwen3.8-Max с 2,4 триллионами параметров, а также с открытой лицензией Apache 2.0, которая позволяет свободное использование и доработку. По данным Hugging Face, модели с менее чем 1 миллиардом параметров составляют 83% всех загрузок, тогда как более крупные сети имеют всего 1%.

Alibaba также лидирует в сегменте локального развертывания, где ее GGUF-сборки скачиваются 39,6 миллиона раз в месяц. Это значительно больше, чем у конкурентов, таких как Gemma и Llama. В Китае большинство моделей с числом параметров более 20 миллиардов выпущены под свободными лицензиями, что отличает их от американских аналогов, где многие модели защищены проприетарными условиями.

Согласно данным, опубликованным в августе, крупнейшей открытой моделью из Китая в этом году стала та, что значительно превысила американские аналоги по размеру. Алекс Капри, автор книги "Techno-Nationalism", отметил, что США удерживают лидерство в ИИ-гонке благодаря контролю над инфраструктурой, а не из-за отдельных моделей.