Модели с открытыми весами достигли примерно трети всего использования больших языковых моделей к концу 2025 года — согласно исследованию на 100 триллионах токенов реального трафика API, опубликованному OpenRouter и Andreessen Horowitz (a16z). Это самый явный на сегодня сигнал того, что ИИ с открытым исходным кодом перешел от исследовательской диковинки к производственному стандарту. Hugging Face теперь размещает более 2 миллионов публичных моделей и обслуживает 13 миллионов пользователей (Hugging Face, State of Open Source Spring 2026), Llama от Meta превысила 1,2 миллиарда загрузок (Meta, 2025), а Qwen от Alibaba обогнала ее, достигнув 700 миллионов (Xinhua, 2026). При этом на 200 главных моделей приходится 49,6% всех загрузок Hugging Face, а передовые закрытые модели по-прежнему опережают лучшие открытые модели примерно на четыре месяца (Epoch AI, 2026). Этот анализ объединяет данные Hugging Face, OpenRouter, a16z, Stanford HAI, Epoch AI, McKinsey, GitHub и еще 13 первичных источников в более чем 45 проверенных пунктов данных.
TL;DR
- Модели с открытыми весами достигли примерно 33% использования больших языковых моделей к концу 2025 года, по сравнению с низкой однозначной базой годом ранее (OpenRouter, State of AI 2025).
- Hugging Face размещает более 2 миллионов публичных моделей и более 500 000 датасетов для 13 миллионов пользователей (Hugging Face, State of Open Source Spring 2026).
- 200 главных моделей, 0,01% всех моделей, генерируют 49,6% загрузок; примерно у половины всех моделей менее 200 загрузок (Hugging Face, Spring 2026).
- Qwen от Alibaba превысила 700 миллионов совокупных загрузок на Hugging Face и обогнала Llama в конце 2025 года (Xinhua / South China Morning Post, 2026).
- Llama от Meta достигла 1,2 миллиарда загрузок к 29 апреля 2025 года, по сравнению с 650 миллионами в декабре 2024 года (Meta; TechCrunch, 2025).
- Модели с открытыми весами отстают от передовых закрытых моделей примерно на четыре месяца, или 8 пунктов ECI (Epoch AI, 2026).
- Более 50% организаций используют ИИ с открытым исходным кодом, а в технологическом секторе этот показатель достигает 72% (McKinsey, 2025).
- Китайские модели составили 41% загрузок Hugging Face за последний год, и Китай обогнал США по ежемесячным загрузкам в течение 2025 года (Hugging Face, Spring 2026).
- По оценкам, рынок моделей ИИ с открытым исходным кодом вырастет с 19,05 миллиарда долларов в 2025 году до 23,08 миллиарда в 2026 году (The Business Research Company, 2026).
- Только 15 из 95 значимых моделей, выпущенных в 2025 году, поставлялись с открытым кодом обучения (Stanford HAI, AI Index 2026).
- Исследователи обнаружили около 100 вредоносных моделей на Hugging Face, примерно 95% из которых построены на одном формате сериализации (Dark Reading / JFrog, 2024-2025).
1. Экосистема ИИ с Открытым Исходным Кодом в Цифрах
Hugging Face — это центр притяжения для открытых моделей, и его собственный отчет State of Open Source за весну 2026 года показывает как масштаб, так и крайнюю концентрацию внимания. На 200 главных моделей, всего 0,01% каталога, приходится 49,6% всех загрузок, при этом примерно у половины всех моделей на хабе менее 200 загрузок в общей сложности. Тем временем Octoverse 2025 от GitHub показывает сторону разработчиков той же волны: более миллиона публичных репозиториев теперь построены на базе SDK для LLM.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Публичные модели на Hugging Face | 2,000,000+ | Hugging Face, State of Open Source Spring 2026 |
| Публичные датасеты на Hugging Face | 500,000+ | Hugging Face, Spring 2026 |
| Зарегистрированные пользователи / организации | 13,000,000 / 500,000 | Hugging Face, Spring 2026 |
| Доля загрузок 200 главных моделей (0,01% от всех) | 49.6% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Модели с менее чем 200 загрузками | ~50% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Публичные репозитории GitHub, использующие SDK для LLM | 1,100,000+ (693,867 new, +178% YoY) | GitHub, Octoverse 2025 |
| Ежемесячные контрибьюторы проектов генеративного ИИ | 68,000 (Jan 2024) to 200,000 (Aug 2025) | GitHub, Octoverse 2025 |
Примечание по контексту: средний размер загружаемых моделей вырос с 827 миллионов параметров в 2023 году до 20,8 миллиарда в 2025 году, но медиана выросла лишь с 326 миллионов до 406 миллионов (Hugging Face, Spring 2026). Небольшие модели по-прежнему выполняют основную часть работы. О более широкой картине моделей см. нашу статью «Статистика генеративного ИИ».
2. Использование в Реальном Мире: Открытые Веса Достигли Трети Токенов
Число моделей измеряет предложение; объем токенов измеряет спрос. Исследование State of AI от OpenRouter, проанализировавшее 100 триллионов токенов реального трафика инференса по более чем 300 моделям совместно с a16z, — самое веское публичное доказательство того, что открытые веса побеждают в реальных рабочих нагрузках. Китайские модели с открытым исходным кодом выросли с 1,2% недельного объема токенов в конце 2024 года до среднего недельного показателя в 13,0%, достигая пиков около 30% в отдельные недели. Сегмент открытого исходного кода также диверсифицировался: R1 от DeepSeek когда-то составляла более половины открытых токенов, но к концу 2025 года ни одна отдельная открытая модель не удерживала более 25% открытой доли.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Доля открытых весов в использовании больших языковых моделей, конец 2025 года | ~33% (one-third) | OpenRouter, State of AI 2025 |
| Недельная доля токенов китайских открытых моделей | 1.2% (late 2024) to 13.0% avg, ~30% peak | OpenRouter, 2025 |
| Средняя недельная доля открытого исходного кода в остальном мире | 13.7% | OpenRouter, 2025 |
| Токены DeepSeek (нояб. 2024 - нояб. 2025) | 14.37 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Токены Qwen | 5.59 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Токены Meta Llama | 3.96 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Токены Mistral AI | 2.92 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Всего проанализировано токенов / моделей / провайдеров | 100 trillion / 300+ / 70+ | OpenRouter, 2025 |
Примечание об отклонении: модели, ориентированные на рассуждение, теперь обрабатывают более половины всех токенов по мере роста использования tool-calling — сдвиг, который мы рассматриваем в нашей статье «Статистика ИИ-агентов».
3. Разрыв в Производительности между Открытыми и Закрытыми Моделями
Разрыв между лучшими открытыми и лучшими закрытыми моделями резко сократился в 2024 году, а затем перестал сокращаться. Epoch AI измеряет это отставание с помощью своего Epoch Capabilities Index. Модели с открытыми весами отставали от передовых закрытых моделей примерно на четыре месяца, или 8 пунктов ECI, в период с января по май 2026 года — немного больше, чем отставание примерно в три месяца, зафиксированное до октября 2025 года. AI Index 2026 от Stanford HAI рассказывает похожую историю в рейтинге Arena.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Отставание открытых весов от передовых закрытых моделей | ~4 months / 8 ECI points (90% CI 7-11) | Epoch AI, 2026 |
| Предыдущее отставание (янв. 2023 - окт. 2025) | ~3 months | Epoch AI, 2025 |
| Преимущество лучшей закрытой модели над лучшей открытой моделью (март 2026) | 3.3% (up from 0.5% in Aug 2024) | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Закрытые модели в топ-10 Arena | 6 of 10 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Разрыв в Chatbot Arena, янв. 2024 - февр. 2025 | 8.04% to 1.70% | Stanford HAI, AI Index 2025 |
| Рост вычислительных мощностей для обучения передовых открытых моделей | ~4.7x per year | Epoch AI, 2025 |
| Локальный передний край: модель уровня лучших LLM 6-12-месячной давности | Runs on one sub-2,500-dollar GPU | Epoch AI, 2025 |
Примечание по контексту: DeepSeek-R1, выпущенная в январе 2025 года, отстала от тогдашней лучшей закрытой модели o3-mini всего на 2 процентных пункта в бенчмарке MATH Level 5 (Epoch AI, 2025) — релиз, который впервые показал схлопывание разрыва.
4. Взлет Открытых Весов Китая: Qwen и DeepSeek
Самый решающий сдвиг 2025 года был географическим. Китайские модели составили 41% загрузок Hugging Face за последний год, и Китай обогнал США по ежемесячным загрузкам в течение 2025 года (Hugging Face, Spring 2026). Qwen от Alibaba стала самым загружаемым отдельным открытым семейством моделей, по данным Xinhua и South China Morning Post, в то время как запуск приложения DeepSeek в январе 2025 года установил рекорды по загрузкам, зафиксированные Sensor Tower и TechCrunch.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Доля Китая в ежемесячных загрузках Hugging Face, 2025 | Surpassed the U.S. | Hugging Face, Spring 2026 |
| Доля китайских моделей в загрузках Hugging Face за последний год | 41% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Совокупные загрузки Qwen на Hugging Face (янв. 2026) | 700,000,000+ | Xinhua / South China Morning Post, 2026 |
| Варианты Qwen на Hugging Face | 200,000+ | South China Morning Post, 2026 |
| Доля новых производных больших языковых моделей на основе Qwen | ~40% | South China Morning Post, 2026 |
| Загрузки приложения DeepSeek за первые 19 дней | 23,000,000 (2x ChatGPT) | Sensor Tower, 2025 |
| Первое место DeepSeek в App Store | 156+ countries | TechCrunch, 2025 |
| DeepSeek-R1 против o3-mini, MATH Level 5 | Lags by 2 points | Epoch AI, 2025 |
Примечание по контексту: за один месяц загрузки Qwen превысили суммарные загрузки следующих восьми открытых семейств моделей, включая Meta, DeepSeek, Mistral и Nvidia (South China Morning Post, 2026).
5. Внедрение в Бизнесе и Экономика
ИИ с открытым исходным кодом теперь является мейнстримной корпоративной стратегией, а не второстепенным экспериментом. McKinsey совместно с фондами Mozilla и Patrick J. McGovern опросила более 700 технологических руководителей в 41 стране для своего отчета Open Source Technology in the Age of AI. Более половины организаций уже используют ИИ с открытым исходным кодом, а в технологическом секторе этот показатель достигает 72%, и 76% ожидают увеличения использования. Опрос Enterprise AI от a16z показывает тягу к мультимодельным стекам, а исследователи рынка оценивают возможность в десятки миллиардов долларов.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Организации, использующие ИИ с открытым исходным кодом | 50%+ (72% in tech sector) | McKinsey, 2025 |
| Руководители, ожидающие роста использования открытого ИИ | 76% | McKinsey, 2025 |
| Сообщают о более низких затратах на внедрение по сравнению с проприетарными решениями | 60% (26% average cost improvement) | McKinsey, 2025 |
| Корпоративное внедрение открытого ИИ и машинного обучения | 40% (+5 pts vs 2024) | Linux Foundation, 2025 |
| Компании, использующие 5 и более моделей в продакшене | 37% (up from 29%) | a16z, Enterprise AI 2025 |
| Рынок моделей ИИ с открытым исходным кодом, 2025-2026 | 19.05B to 23.08B dollars (21.1% CAGR) | The Business Research Company, 2026 |
| Раунд Series C Mistral AI (сент. 2025) | ~14B dollars valuation (1.7B euros raised) | Mistral AI; Bloomberg, 2025 |
| Оценка Hugging Face | 4.5B dollars (2023 Series D); ~7B reported 2025 | TechCrunch, 2023; Sacra, 2025 |
Примечание по контексту: прогноз рынка моделей ИИ с открытым исходным кодом является оценкой поставщика; воспринимайте его как самые актуальные доступные данные (The Business Research Company, 2026). О последующей математике затрат см. наш смежный обзор «Статистика затрат на инференс ИИ» и, для инструментов разработчика, «Статистика инструментов кодирования с ИИ».
6. Управление, Лицензирование и Безопасность
Открытые веса — это не то же самое, что открытый исходный код, и эти определения важны для соответствия требованиям. Open Source Initiative опубликовала свое определение Open Source AI Definition в октябре 2024 года, и лишь немногие известные модели полностью ему соответствуют. Только 15 из 95 значимых моделей, выпущенных в 2025 году, поставлялись с открытым кодом обучения (Stanford HAI, AI Index 2026), даже несмотря на то, что правительства начали поощрять открытые веса. Безопасность — еще один пункт для наблюдения: JFrog и исследователи задокументировали вредоносные модели, способные выполнять код, на публичных хабах.
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Модели ИИ с открытым исходным кодом, подтвержденные OSI | Pythia, OLMo, Amber, CrystalCoder, T5 | OSI / TechCrunch, 2024 |
| Значимые модели 2025 года, выпущенные без открытого кода обучения | 80 of 95 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Доля индустрии среди значимых моделей, 2025 | 91.6% | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Вредоносные модели, найденные на Hugging Face | ~100 (~95% one serialization format) | Dark Reading / JFrog, 2024-2025 |
| Модели, отмеченные JFrog как вредоносные нулевого дня | 25 | JFrog, 2025 |
| ИИ и машинное обучение считаются наиболее выигрывающими от открытого исходного кода | 38% | Linux Foundation, 2025 |
| Позиция AI Action Plan США по открытым весам | Pro-open-weight (Jul 23, 2025) | White House, 2025 |
| Правила EU AI Act для ИИ общего назначения вступили в силу | Aug 2, 2025 | European Commission, 2025 |
Примечание по контексту: та же доступность открытых весов, которая помогает стартапам, также снижает барьер для злоупотребления синтетическими медиа — риск, оцененный количественно в нашей статье «Статистика дипфейков».
Итоги: ИИ с Открытым Исходным Кодом в Цифрах
| Метрика | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Доля открытых весов в использовании больших языковых моделей, конец 2025 года | ~33% | OpenRouter, State of AI 2025 |
| Публичные модели на Hugging Face | 2,000,000+ | Hugging Face, Spring 2026 |
| Доля загрузок 200 главных моделей | 49.6% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Компании, использующие 5 и более моделей в продакшене | 37% | a16z, Enterprise AI 2025 |
| Совокупные загрузки Qwen на Hugging Face | 700,000,000+ | Xinhua / South China Morning Post, 2026 |
| Загрузки Meta Llama (апр. 2025) | 1,200,000,000 | Meta; TechCrunch, 2025 |
| DeepSeek-R1 против o3-mini, MATH Level 5 | Lags by 2 points | Epoch AI, 2025 |
| Загрузки приложения DeepSeek за первые 19 дней | 23,000,000 | Sensor Tower, 2025 |
| ИИ и машинное обучение считаются наиболее выигрывающими от открытого исходного кода | 38% | Linux Foundation, 2025 |
| Отставание открытых весов от передовых закрытых моделей | ~4 months / 8 ECI points | Epoch AI, 2026 |
| Преимущество лучшей закрытой модели над лучшей открытой моделью (март 2026) | 3.3% | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Организации, использующие ИИ с открытым исходным кодом | 50%+ | McKinsey, 2025 |
| Руководители, ожидающие роста использования открытого ИИ | 76% | McKinsey, 2025 |
| Более низкие затраты на внедрение по сравнению с проприетарными решениями | 60% (26% avg improvement) | McKinsey, 2025 |
| Корпоративное внедрение открытого ИИ/МО | 40% | Linux Foundation, 2025 |
| Рынок моделей ИИ с открытым исходным кодом (2026) | 23.08B dollars | The Business Research Company, 2026 |
| Оценка Mistral AI (сент. 2025) | ~14B dollars | Mistral AI; Bloomberg, 2025 |
| Значимые модели 2025 года без открытого кода обучения | 80 of 95 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Вредоносные модели, найденные на Hugging Face | ~100 | Dark Reading / JFrog, 2024-2025 |
| Публичные репозитории GitHub, использующие SDK для LLM | 1,100,000+ | GitHub, Octoverse 2025 |
Методология и Источники
Данные были собраны путем отслеживания каждой цифры до ее первичного публикатора, с приоритетом оригинальных отчетов, опросов и раскрытий информации за 2025 и 2026 годы перед вторичной агрегацией, а также с пометкой оценок рынка от поставщиков и более старых данных там, где они встречаются.
Цитируемые источники:
- Hugging Face, State of Open Source, Spring 2026
- OpenRouter и Andreessen Horowitz (a16z), State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study, 2025
- Andreessen Horowitz (a16z), How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI, 2025
- Epoch AI, Open-Weight Models data insights, 2025-2026
- Stanford HAI, AI Index Report 2026 и AI Index Report 2025
- McKinsey совместно с фондами Mozilla и Patrick J. McGovern, Open Source Technology in the Age of AI, 2025
- GitHub, Octoverse 2025
- Xinhua и South China Morning Post, Qwen downloads reporting, 2026
- Sensor Tower и TechCrunch, DeepSeek app data, 2025
- Meta, Celebrating 1 Billion Downloads of Llama, 2025, и TechCrunch, LlamaCon 1.2 billion figure, 2025
- Linux Foundation, The State of Global Open Source 2025
- Open Source Initiative, Open Source AI Definition 1.0, 2024
- JFrog и Dark Reading, malicious model research, 2024-2025
- The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan, 2025
- European Commission, EU AI Act general-purpose AI guidelines, 2025
- The Business Research Company / Research and Markets, Open-Source AI Model Market Report 2026
- Mistral AI и Bloomberg, Series C funding reporting, 2025; Sacra, Hugging Face valuation estimate, 2025; TechCrunch, Hugging Face Series D, 2023
Data watch: некоторые из цитируемых источников публикуются с фиксированной периодичностью. GitHub Octoverse и AI Index от Stanford HAI выходят ежегодно, следующие выпуски ожидаются в конце 2026 года и начале 2027 года соответственно; исследования State of AI и открытого исходного кода от McKinsey, а также опрос State of Global Open Source от Linux Foundation проводятся ежегодно; отчет State of Open Source от Hugging Face выходит примерно раз в полгода, вероятен выпуск за осень 2026 года; а Epoch AI непрерывно обновляет свое отслеживание открытых и закрытых моделей.
Последнее обновление: 10 июля 2026 года.
Мы пересматриваем и обновляем эту страницу ежеквартально по мере публикации новых данных.