HuggingFace上的热门开源模型，一半都来自中国了

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文章摘要

在最新的HuggingFace热门模型榜单中，中国模型的占比超过了50%，包括QwQ-32B、HunyuanVideo-12V、DeepSeekR1等知名模型。这一现象不仅体现了中国在开源模型领域的快速发展，也反映了全球开发者对中国模型的青睐。中国开源模型在开放协议、模型性能、实用性和稳定性方面取得了显著突破，逐渐形成了独立的技术路线。与以往不同，中国模型不仅在数量上占据优势，更在质量上展现出竞争力，尤其是在模型性能、实用性和稳定性方面，对部署算力的要求也显著降低。

中国开源模型之所以受到广泛欢迎，首先得益于其宽松的开放协议，如Apache 2.0和MIT协议，这使得开发者可以自由进行二次开发和商用，且专利归开发者所有，有效规避了法律风险。这种确定性对商业项目至关重要，许多海外初创公司也因中国模型的许可模式而选择直接使用，无需繁琐的法律审查。相比之下，Meta的Llama模型采用自主制定的协议，限制了商用，且专利归原公司所有，增加了开发者的法律顾虑。

其次，中国模型在开源深度上更进一步，不仅开放了全系列不同参数规格的模型权重，还提供了各种量化版本和完整的训练数据集，甚至包括微调所需的数据模板。这种全面性让开发者能够根据实际需求和硬件条件选择最适合的版本，进一步降低了开发门槛。例如，Qwen系列的编码数据集CodeAlpaca-20K可直接在HuggingFace上找到，满足了基本的微调需求。

在模型性能方面，中国模型已与顶级闭源模型相当，甚至在某些领域超越。DeepSeek-R1自上线以来，已成为开源社区最受欢迎的推理模型，Qwen-72B模型在最新评测中已超过GPT4水平，尤其在处理中文等特定任务时表现更佳。此外，中国模型在代码生成能力上也获得了超过顶级模型的评分，完全微调Qwen 1.5 0.5B模型的效果比使用QLoRA对Phi 1.5进行微调的效果要好得多，且微调时间显著缩短。

由于美国对高端GPU的出口管制，中国开发者从依赖硬件堆砌的传统路径转向“算法优先”的创新模式。这种“算力短缺倒逼算法升级”的逻辑，推动中国开源模型形成独特的竞争力，通过架构创新与算法优化，在有限算力下实现可用性最大化，降低部署门槛。例如，QwQ-32B推理模型在保持性能的前提下，将模型做小到32B的最佳部署参数区间，使其在消费级显卡4090或装备M4芯片的MacBook上就能完成部署。

此外，中国大模型已经完全建立起了开放生态，开源方法得到了第三方项目和工具的广泛支持。在训练和微调方面，多个开源框架为中国大模型提供了强大支持，如DeepSpeed Chat和LLaMA Efficient Tuning，显著降低了复杂任务的开发门槛。在模型推理方面，vLLM和Xinference等高效框架支持中国大模型的部署，提升了推理速度和吞吐量，降低了硬件资源需求。

总体而言，中国开源模型在开放程度、性能表现和部署门槛上找到了平衡，吸引了全球开发者加入这一生态。随着更多中国厂商的开源模型涌现，一个全新的生态结构正在逐步建立，推动全球大模型技术的进一步发展。