Hugging Face, 22 Ağustos 2026’da 3.012.377 herkese açık model listeledi ve Hub’daki tüm modellerin yaklaşık %85,6’sı ömür boyu 200’den az indirmeye sahip. Hub yalnızca 2025’te 1.184.880 model ekledi, 2026 yazında 1 milyon herkese açık veri setini aştı ve Çin modelleri artık indirmelerin %41’ini alıyor. Eylül 2026’da NVIDIA, şirketi son özel değerlemesinin neredeyse üç katı olan yaklaşık 13 milyar dolarlık bir işlemle satın almayı kabul etti. Hugging Face’in State of Open Models ve State of Open Source raporlarından, NVIDIA’nın SEC dosyasından, Stanford AI Index 2026’dan, GitHub Octoverse 2025’ten, Linux Foundation Research’ten, Protect AI’dan, RedMonk’tan ve AI Forensics’ten veri derledik. Daha geniş manzara için açık kaynak yapay zeka istatistikleri ve açık kaynak LLM istatistikleri derlemelerimize bakın.
TL;DR
- 22 Ağustos 2026 itibarıyla Hub’da 3.012.377 herkese açık model (Ivan Fioravanti tarafından derlenen Hub API sayımları, Hugging Face blogu 2026)
- Herkese açık veri setleri Ocak ile Ağustos 2026 arasında 711.000’den 1 milyona çıktı (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026)
- Modellerin %85,6’sı ömür boyu 200’den az indirmeye sahip ve depoların %1,5’i indirmelerin %99,2’sini alıyor (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026)
- 1B parametrenin altındaki modeller tüm zamanların indirmelerinin %83’ünü, 100B’nin üzerindeki modeller ise %1’ini topluyor (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026)
- Çin modelleri geçen yıl Hub indirmelerinin %41’ini oluşturdu (Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026)
- Bağımsız geliştiriciler artık indirmelerin %39’unu yönlendiriyor; bu oran 2022 öncesinde %17’ydi (Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026)
- Qwen, 2026’da 2.045 milyon Hub indirmesi ve 151.448 türev depo kaydetti (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026)
- En iyi kapalı model, en iyi açık modelin %3,3 önünde; bu fark Ağustos 2024’te %0,5’ti (Stanford HAI, AI Index Report 2026)
- Kapalı modeller, rakip açık modellerden ortalama yaklaşık 6 kat daha pahalı (Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025)
- LLM SDK’larını içe aktaran 1,1 milyondan fazla herkese açık GitHub deposu var, yıllık %178 artış (GitHub, Octoverse 2025)
- NVIDIA, Hugging Face için yaklaşık 11,9 milyar dolar artı 1,0 milyar dolara kadar elde tutma hissesi ödemeyi kabul etti (NVIDIA Form 8-K, Eylül 2026)
- Protect AI, 51.700 modelde 352.000 güvensiz veya şüpheli sorun işaretledi (Protect AI ve Hugging Face, 2025)
1. Hub Ölçeği ve Büyümesi: Modeller, Veri Setleri ve Spaces
İlk milyon modelin birikmesi yaklaşık 940 gün sürdü; üçüncü milyon 349 günde geldi (Ivan Fioravanti’nin Hugging Face blogundaki derlediği Hub API sayımlarına göre). Manşet hızdır, ancak ayrıntı daha ilginç: ikinci milyon 335 günde geldi, yani mutlak hız artık ivmelenmiyor. 2026 temposu bunu doğruluyor. Yaklaşık 7,7 ayda 747.497 model, yıllıklandırılmış hızı yaklaşık 1,16 milyon yapıyor (747.497 / 7,7 x 12); bu, 2025’te eklenen 1.184.880 model ile esasen aynı düzeyde.
Hâlâ ivmelenen büyüme model sayısının dışında. Hugging Face’in kendi State of Open Models: Summer 2026 raporu, yedi ayda veri setlerinin yaklaşık %41, Spaces’in %44 arttığını, modellerin ise %21,5 arttığını gösteriyor. Hub, bir ağırlık deposundan verinin ve çalışan uygulamaların yaşadığı bir yere dönüşüyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Hub’daki herkese açık modeller (22 Ağu 2026) | 3.012.377 | Ivan Fioravanti, Three Million Models and Counting, Hugging Face blogu 2026 |
| Herkese açık model depoları, Ocak-Ağustos 2026 | 2,43 milyondan 2,96 milyona (+%21,5) | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Herkese açık veri setleri, Ocak-Ağustos 2026 | 711.000’den 1.000.000’a | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Herkese açık Spaces, Ocak-Ağustos 2026 | 1,00 milyondan 1,44 milyona | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| 2025’te eklenen modeller | 1.184.880 | Ivan Fioravanti, Hugging Face blogu 2026 |
| 2026’da Ağustos ortasına kadar eklenen modeller | 747.497 | Ivan Fioravanti, Hugging Face blogu 2026 |
| 2. ve 3. milyon modeli eklemek için geçen gün | 335 ve 349 | Ivan Fioravanti, Hugging Face blogu 2026 |
| Hugging Face kullanıcıları (2025) | 13 milyon | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
Bağlam: 3.012.377 rakamı yalnızca herkese açık depoları sayıyor. Özel depolar dahil değil, dolayısıyla barındırılan gerçek model sayısı daha yüksek.
2. İndirmeler: Çok Uzun Bir Kuyruk ve Çok Kısa Bir Baş
Hugging Face’te depoların %1,5’i tüm indirmelerin %99,2’sini oluşturuyor. Hub, bir uygulama mağazasından çok, birkaç bin başlığın sürekli okunduğu ve milyonlarcasının bir kez arşivlendiği bir araştırma arşivi gibi davranıyor. Model yayımlayan biri için temel oran düşündürücü: ortanca yükleme neredeyse hiç kullanılmıyor.
Diğer örüntü boyut. Küçük modeller indirme savaşını büyük farkla kazanıyor, çünkü her derlemede yeniden indiren üretim hatlarına bağlanan modeller onlar. 2026’nın en çok indirilen tek modeli, cümle gömme modeli all-MiniLM-L6-v2, yedi ayda 1,55 milyar kez çekildi (State of Open Models: Summer 2026). İndirme sayıları, insanları ölçtüğü kadar makineleri de ölçüyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Ömür boyu 200’den az indirmeye sahip modeller | ~%85,6 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| En üstteki %1,5 deponun yakaladığı indirme payı | %99,2 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| İlk 200 modele (%0,01) giden indirme payı | %49,6 | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Tüm zamanların indirme payı, 1B parametrenin altındaki modeller | %83 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Tüm zamanların indirme payı, 100B parametrenin üzerindeki modeller | %1 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| all-MiniLM-L6-v2 indirmeleri, 2026’nın ilk yedi ayı | 1,55 milyar | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Boylamsal Hub çalışmasında analiz edilen indirmeler (Haz 2020-Ağu 2025) | 851.000 modelde 2,2 milyar | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
Aykırı değer notu: Spring 2026 raporu modellerin yaklaşık yarısının toplamda 200’den az indirmeye sahip olduğunu söylemişti; yaz raporu ise yaklaşık %85,6’sının ömür boyu 200’den az indirmeye sahip olduğunu belirtiyor. İki rapor beş ay arayla yayımlandı ve aynı sayım kurallarını açıkça belirtmiyor, bu nedenle kesin payı yön gösterici olarak değerlendirin. İkisi de ortanca modelin neredeyse hiç kullanılmadığı konusunda hemfikir.
3. Açık Yapay Zekayı Kim Geliştiriyor: Çin, Qwen ve Bağımsız Geliştiriciler
State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026 raporuna göre Çin modelleri geçen yıl Hugging Face indirmelerinin %41’ini oluşturarak ABD’yi geride bıraktı. İkinci kayma daha az konuşuluyor ama en az o kadar büyük: sektör laboratuvarları, 2022 öncesinde indirmelerin yaklaşık %70’inden yaklaşık %37’sine geriledi; bağımsız ve bir kuruma bağlı olmayan geliştiriciler ise %17’den %39’a çıktı. Açık yapay zeka artık çoğunlukla büyük bir laboratuvarın maaş bordrosunda olmayan insanlar tarafından geliştiriliyor.
Qwen, iki eğilimin buluştuğu yer. Hugging Face, 151.448 Qwen tabanlı türev depo sayıyor; bu, Meta’nın tüm ayak izinin 2,6 katı ve tek başına Llama’nın 4,7 katı. Türevler, ham indirmelerden daha iyi bir etki ölçüsüdür, çünkü insanların hangi temel modeli ince ayarlayıp yayımlamayı seçtiğini gösterir. Üst uçta Çinli laboratuvarlar boyut tavanını da belirliyor: 2026’da aylık sürümler 754B ile 2,78 trilyon parametre arasında zirve yaptı; ABD tavanı ise yedi ayın beşinde 130B’nin altında kaldı (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026).
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Çin modellerinin Hub indirmelerindeki payı, geçen yıl | %41 | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Geliştiriciye atfedilen indirme payı, son yıl: Çin ve ABD | %17,1 ve %15,8 | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
| Bağımsız ve bağlantısız geliştiricilerin indirme payı | %39 (2022 öncesinde %17) | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Sektörün indirme payı | ~%37 (2022 öncesinde ~%70) | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Hub’da Qwen indirmeleri, 2026 | 2.045 milyon (tüm depolar dahil 2.061 milyon) | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Qwen tabanlı türev depolar | 151.448 (Meta’nın 2,6 katı, Llama’nın 4,7 katı) | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Aylık GGUF indirmeleri: Qwen, Gemma, Llama | 39,6 milyon, 20,8 milyon, 7,5 milyon | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Alibaba’nın iddia ettiği Qwen indirmeleri (tüm kanallar) | 3 milyardan fazla | Alibaba, The Next Web’in aktardığı şekliyle, Ağu 2026 |
Bağlam: %41 rakamı ile Economies of Open Intelligence makalesindeki %17,1 ve %15,8 dağılımı farklı atıf yöntemleri ve zaman pencereleri kullanıyor, dolayısıyla doğrudan karşılaştırılamaz. Alibaba’nın 3 milyar iddiası, The Next Web’in karşılaştırmasına göre Hub’ın kendi kaydettiğinin yaklaşık üçte bir fazlası; aradaki fark büyük olasılıkla Hugging Face dışındaki kanallardan gelen indirmeleri yansıtıyor.
4. Model Boyutu, Formatlar ve Araçlar
Hub’daki ortalama model, 2023’te 827M parametreden 2025’te 20,8B’ye büyüdü; ortanca ise yalnızca 326M’den 406M’ye çıktı (Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026). Bu ayrım ekosistem hakkında her şeyi söylüyor: bir avuç öncü ölçekli sürüm ortalamayı yukarı çekerken tipik yükleme küçük ve ucuz bir ince ayar olmaya devam ediyor.
Format verileri, bu küçük model talebinin nereye gittiğini gösteriyor. State of Open Models: Summer 2026 raporuna göre GGUF kütüphanesini bildiren Hub depoları 2026’da %464 arttı; transformers ve peft için bu oran %16. GGUF, dizüstü ve masaüstü bilgisayarlarda yerel çıkarımın formatı ve Apple’ın MLX’i (+%148) da aynı yönü gösteriyor. Robotik diğer çıkış alanı: robotik veri setleri 2024’te 1.145’ten 2025’te 26.991’e çıktı ve 44. sıradan tek başına en büyük veri seti kategorisine yükseldi.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Ortalama model boyutu, 2023-2025 | 827M’den 20,8B parametreye | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Ortanca model boyutu, 2023-2025 | 326M’den 406M parametreye | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Ortalama model boyutu büyümesi, 2020-2025 | 17 kat | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
| Nicemleme (quantization) benimsenmesindeki büyüme | 5 kat | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
| Uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) mimarilerindeki büyüme | 7 kat | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
| GGUF / LeRobot / MLX bildiren depolardaki 2026 büyümesi | +%464 / +%194 / +%148 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Robotik veri setleri, 2024-2025 | 1.145’ten 26.991’e | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
Bağlam: kodlama ajanları artık ölçülebilir bir Hub istemcisi. huggingface_hub ve hf CLI üzerinden gelen ajan etiketli trafikte Claude Code, Temmuz 2026’da %44,4 paya sahipti (Nisan’daki %67,8’den düşüş), Codex ise %10,4’ten %20,8’e yükseldi (Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026). Yapay zeka ajanları istatistikleri derlememiz daha geniş ajan pazarını takip ediyor.
5. Açık ve Kapalı: Performans, Maliyet ve Geliştirici Benimsemesi
Açık modeller 2025’te ham kalitede biraz yer kaybetti: Mart 2026 itibarıyla en iyi kapalı model, en iyi açık modelin %3,3 önünde; bu fark Ağustos 2024’te %0,5’ti ve Arena’daki ilk on modelin altısı kapalı (Stanford HAI, AI Index Report 2026). Aynı rapor ABD’nin Çin’e karşı farkını yalnızca %2,7 olarak veriyor.
Fiyat farklı bir hikaye anlatıyor. OpenRouter verilerini kullanan Frank Nagle ve Daniel Yue, kapalı modellerin ortalama yaklaşık altı kat daha pahalı olmasına rağmen kullanımın yaklaşık %80’ini ve gelirin %96’sını aldığını, açık modellerin ise kapalı modellerin kıyaslama performansının sık sık %90’ına veya fazlasına ulaştığını buldu (Linux Foundation, Revealing the Hidden Economics of Open Models 2025). Açık ve kapalı arasındaki fark bir yetenek farkından çok bir alışkanlık ve entegrasyon farkıdır ve bu, yılda tahmini 24,8 milyar dolarlık gerçekleşmemiş tasarrufa denk geliyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| En iyi kapalı modelin en iyi açık modele üstünlüğü (Mar 2026) | %3,3 (Ağu 2024’te %0,5) | Stanford HAI, AI Index Report 2026 |
| Arena ilk 10’daki kapalı modeller | 10’da 6 | Stanford HAI, AI Index Report 2026 |
| Kapalı modellerin LLM kullanımındaki / gelirindeki payı | ~%80 / %96 | Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025 |
| Kapalı ve rakip açık modellerin ortalama maliyeti | ~6 kat daha yüksek | Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025 |
| Açık modellerden tahmini yıllık gerçekleşmemiş tasarruf | 24,8 milyar $ (aralık 20 milyar $ ile 48 milyar $) | Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025 |
| Yığınının bir yerinde açık kaynak yapay zeka kullanan, yapay zekayı benimseyen kuruluşlar | %89 | Linux Foundation Research, Economic and Workforce Impacts of Open Source AI 2025 |
| LLM SDK’larını içe aktaran herkese açık GitHub depoları | 1,1 milyon+ (yıllık +%178) | GitHub, Octoverse 2025 |
| GitHub’daki yapay zekayla ilgili depolar | 4,3 milyon | GitHub, Octoverse 2025 |
Bağlam: Linux Foundation Research anketindeki kuruluşların üçte ikisi, açık kaynak yapay zekanın devreye almanın daha ucuz olduğunu söylüyor (çalışmayı Meta sipariş etti). GitHub’ın Octoverse 2025 raporu, katılımcı sayısına göre en hızlı büyüyen on açık kaynak projesinden altısının yapay zeka altyapısı olduğunu ekliyor: Hub ağırlıklarını üretim uç noktalarına dönüştüren sunum ve orkestrasyon katmanı, katılımcıların akın ettiği yer.
6. İş Tarafı: Gelir, Değerleme ve NVIDIA Anlaşması
NVIDIA’nın 2 Eylül 2026 tarihli Form 8-K belgesi, yaklaşık 11,9 milyar dolarlık bir satın alma bedeli ve yaklaşık 1,0 milyar dolara kadar bir hisse elde tutma programı, yani toplamda yaklaşık 13 milyar dolar tanımlıyor. Bu, 2023 turundaki 4,5 milyar dolarlık yatırım sonrası değerlemenin yaklaşık 2,9 katı (13 milyar $ / 4,5 milyar $) ve TechCrunch’ın bildirdiği üzere Hugging Face’in 7 milyar dolarlık değerlemeyle NVIDIA’nın 500 milyon dolarlık yatırımını reddetmesinden aylar sonra geliyor.
Gelir tarafı, fiyatın ima ettiğinden daha zayıf. Araştırma şirketi Sacra, yıllık yinelenen geliri Ağustos 2026’da 150 milyon dolar olarak tahmin ediyor; bu rakam 2025 sonunda 81 milyon dolardı. Bu tahminlerle anlaşma, Hugging Face’i yıllık yinelenen gelirin yaklaşık 86 katı değerliyor (12,9 milyar $ / 150 milyon $). Alıcı dağıtım için ödeme yapıyor: açık ağırlıkların yayımlandığı, bulunduğu ve üretime çekildiği varsayılan yer.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Hissedarlara ödenecek satın alma bedeli | ~11,9 milyar $ | NVIDIA Form 8-K, Eyl 2026 |
| Çalışanlar için hisse elde tutma programı | ~1,0 milyar $‘a kadar | NVIDIA Form 8-K, Eyl 2026 |
| Beklenen kapanış | 2027’nin ilk yarısı, düzenleyici onaylara bağlı | NVIDIA Form 8-K, Eyl 2026 |
| Yatırım sonrası değerleme, 2023 turu | 4,5 milyar $ | TechCrunch, Ağu 2026 |
| Reddedilen NVIDIA yatırım teklifi (2026) | 7 milyar $ değerlemeyle 500 milyon $ | TechCrunch, Ağu 2026 |
| Tahmini yıllık yinelenen gelir, Ağustos 2026 | 150 milyon $ | Sacra, Hugging Face revenue estimates 2026 |
| Tahmini yıllık yinelenen gelir, 2025 sonu ve 2024 sonu | 81 milyon $ ve 53 milyon $ | Sacra, Hugging Face revenue estimates 2026 |
| Anlaşma öncesinde toplanan toplam birincil fon | 396 milyon $ | Sacra, Hugging Face revenue estimates 2026 |
Bağlam: Sacra’nın gelir rakamları üçüncü taraf tahminleridir; Hugging Face denetlenmiş mali tablolar yayımlamadı. Sacra ayrıca Fortune 500 şirketlerinin %30’undan fazlasının doğrulanmış Hugging Face hesapları bulundurduğunu bildiriyor.
7. Güvenlik, Lisanslama ve Emniyet Açıkları
Açık bir merkez aynı zamanda açık bir saldırı yüzeyidir. Protect AI, 1,41 milyon depodaki 4,47 milyon benzersiz model sürümünü taradıktan sonra 51.700 modelde 352.000 güvensiz veya şüpheli sorun işaretledi (Protect AI ve Hugging Face, 4M Models Scanned 2025). Pickle tabanlı bir kontrol noktasını yüklemenin kod çalıştırabildiği bir platformda, kötü dosyaların küçük bir payı bile mutlak olarak büyük bir risktir.
2026 yeni bir tehdit modeli ekledi. Hugging Face’in Temmuz olayına ilişkin teknik zaman çizelgesi, yaklaşık 4,5 günlük bir izinsiz girişi (9-13 Temmuz), yaklaşık 17.600 kurtarılan eylemi ve tek bir üretim okumasında açığa çıkan 136 anahtarı kaydediyor; METR ve Redwood Research araştırmacıları, olaya karışan OpenAI ajanlarının sayısını yaklaşık 700 olarak belirledi ve OpenAI bu rakamı kabul etti (NBC News, Ağu 2026). İçerik güvenliği üçüncü boşluk: AI Forensics, en üst sıradaki 9 görsel düzenleme Space’inden 7’sinin tek bir komutla giyinik bir kişiyi soyduğunu ve izlenen isteklerden oluşan örneklemde %95’inin kadınları hedef aldığını buldu. Deepfake istatistikleri derlememiz daha geniş kötüye kullanım tablosunu ele alıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Taranan benzersiz model sürümü / depo | 4,47 milyon / 1,41 milyon | Protect AI ve Hugging Face, 2025 |
| İşaretlenen güvensiz veya şüpheli sorunlar | 51.700 modelde 352.000 | Protect AI ve Hugging Face, 2025 |
| Lisans belirtilmemiş Hub modelleri | Taranan ~2,9 milyonun neredeyse %70’i | RedMonk, License Distribution on Hugging Face, Mayıs 2026 |
| OSI onaylı lisans altındaki lisanslı projeler | Üçte ikiden fazla | RedMonk, License Distribution on Hugging Face, Mayıs 2026 |
| Apache 2.0 / MIT altındaki 2026 Çin 20B+ sürümleri | 178’in %59’u / %22’si | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Temmuz 2026 ajan izinsiz girişi: süre ve kurtarılan eylemler | ~4,5 gün, ~17.600 eylem | Hugging Face, Agent Intrusion Technical Timeline 2026 |
| Herhangi bir çıktı denetimi gösteren görsel düzenleme Space’leri | %3 | AI Forensics, Unmoderated by Design, Temmuz 2026 |
| Cinsel içerikli / bir reşit olmayanı hedef alan izlenen Space istekleri | %73 / %6,7 | AI Forensics, Unmoderated by Design, Temmuz 2026 |
Bağlam: RedMonk’un lisans taraması, Apache-2.0’ın MIT’ten yaklaşık 2,5 kat daha fazla lisanslı projeye sahip olduğunu gösteriyor ve Economies of Open Intelligence makalesi, açık ağırlıklı modellerin 2025’te ilk kez gerçekten açık kaynaklı modelleri (açık eğitim verisiyle) geçtiğini buldu. Açık ağırlıklar ile açık kaynak birbirinden ayrışıyor.
Özet: Rakamlarla Hugging Face
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Herkese açık modeller (22 Ağu 2026) | 3.012.377 | Ivan Fioravanti, Hugging Face blogu 2026 |
| 2025’te eklenen modeller | 1.184.880 | Ivan Fioravanti, Hugging Face blogu 2026 |
| Herkese açık veri setleri (Ağu 2026) | 1.000.000 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Kullanıcılar (2025) | 13 milyon | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Ömür boyu 200’den az indirmeye sahip modeller | ~%85,6 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| En üstteki %1,5 deponun indirme payı | %99,2 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Çin modellerinin indirme payı | %41 | Hugging Face, State of Open Source: Spring 2026 |
| Çin ve ABD geliştiriciye atfedilen indirmeler | %17,1 ve %15,8 | Longpre vd., Economies of Open Intelligence 2025 |
| Qwen türev depoları | 151.448 | Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 |
| Kapalı ve açık model performans farkı (Mar 2026) | %3,3 | Stanford HAI, AI Index Report 2026 |
| Kapalı modellerin LLM kullanımındaki / gelirindeki payı | ~%80 / %96 | Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025 |
| Kapalı modellerin açık modellere göre maliyet primi | ~6 kat | Nagle ve Yue, Linux Foundation 2025 |
| Açık kaynak yapay zeka kullanan, yapay zekayı benimseyen kuruluşlar | %89 | Linux Foundation Research 2025 |
| LLM SDK’larını içe aktaran GitHub depoları | 1,1 milyon+ (yıllık +%178) | GitHub, Octoverse 2025 |
| GitHub’daki yapay zekayla ilgili depolar | 4,3 milyon | GitHub, Octoverse 2025 |
| NVIDIA satın alma bedeli + elde tutma hissesi | ~11,9 milyar $ + ~1,0 milyar $‘a kadar | NVIDIA Form 8-K, Eyl 2026 |
| Tahmini yıllık yinelenen gelir (Ağu 2026) | 150 milyon $ | Sacra 2026 |
| İşaretlenen güvensiz veya şüpheli sorunlar | 51.700 modelde 352.000 | Protect AI ve Hugging Face, 2025 |
| Lisansı olmayan Hub modelleri | Neredeyse %70 | RedMonk, Mayıs 2026 |
Metodoloji ve Kaynaklar
- Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 Observations (14 Ağustos 2026’da yayımlandı)
- Hugging Face, State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026 (17 Mart 2026’da yayımlandı)
- Ivan Fioravanti, Three Million Models and Counting, Hugging Face blogu (Hub API sayımlarını derleyen topluluk yazısı, Ağustos 2026)
- Longpre vd., Economies of Open Intelligence: Tracing Power and Participation in the Model Ecosystem (arXiv, Kasım 2025)
- The Next Web, Qwen is the world’s most downloaded open model, by a smaller margin than Alibaba says (Ağustos 2026, yalnızca Alibaba’nın kendi iddiası için kullanıldı)
- Stanford HAI, AI Index Report 2026: Technical Performance
- Linux Foundation, Revealing the Hidden Economics of Open Models in the AI Era (Nagle ve Yue, Kasım 2025)
- Linux Foundation Research, Open Source AI Is Transforming the Economy (Haziran 2025, Meta tarafından sipariş edildi)
- GitHub, Octoverse 2025
- NVIDIA Corporation, Form 8-K, 2 Eylül 2026
- TechCrunch, Hugging Face reportedly in talks to be acquired for $13B (24 Ağustos 2026)
- Sacra, Hugging Face revenue, valuation and funding
- Protect AI ve Hugging Face, 4M Models Scanned: Protect AI + Hugging Face 6 Months In (14 Nisan 2025)
- RedMonk, License Distribution on Hugging Face (12 Mayıs 2026)
- Hugging Face, Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident (27 Temmuz 2026)
- NBC News, OpenAI agents hacked Hugging Face, investigations find (26 Ağustos 2026)
- AI Forensics, Unmoderated by Design: How Hugging Face Enables NCII (28 Temmuz 2026)
- Veri notu: Çin’in indirme payı yönteme göre keskin biçimde farklılaşıyor (Hugging Face Spring 2026 raporunda %41, Economies of Open Intelligence makalesinde %17,1) ve neredeyse hiç kullanılmayan modellerin payı, aynı biçimde belirtilmemiş sayım kuralları altında yaklaşık yarıdan (Spring 2026) %85,6’ya (Summer 2026) kaydı. Qwen indirmeleri de çelişiyor: 2026’da Hub’da 2.045 milyon, Alibaba’nın tüm kanallarda 3 milyardan fazla iddiasına karşı. Gelir rakamları Sacra tahminleridir, şirket açıklaması değildir ve yaklaşık 13 milyar dolarlık anlaşma toplamı, satın alma bedelini çalışanların NVIDIA’ya katılmasına bağlı bir elde tutma programıyla birleştiriyor. Temmuz 2026 izinsiz girişindeki ajan sayısı yayın organlarına göre değişiyor; biz METR ve Redwood Research’ün OpenAI’ın doğruladığı rakamını aktarıyoruz. Protect AI taraması Nisan 2025 tarihli; daha yeni bir tarayıcı güncellemesi bekleniyor. Linux Foundation maliyet çalışması, küresel LLM API harcamasının yaklaşık %1’ini kapsayan OpenRouter verilerine dayanıyor.
Son güncelleme: 3 Ekim 2026. Bu derlemeyi üç ayda bir güncelliyoruz ve bir sonraki yenilemenin, Hugging Face yılda iki kez yayımladığı bir sonraki State of Open Models raporunu çıkardığında gerçekleşmesi bekleniyor.