🤗 Кто реально двигает open-source ИИ: анализ топ-50 самых скачиваемых моделей на Hugging Face

Исследование  показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей. 


🔥 Главное:
📦 Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face,  но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний. 

Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров - 
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.

📉 Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров 
- 86.3% — < 500M 
- 70% — < 200M 
- 40% — < 100M 

Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.

🧠 Популярные направления:
- NLP — 58.1% 
- Computer Vision — 21.2% 
- Audio — 15.1% 
- Multimodal — 3.3% 
- Time Series — 1.7%

Кто создаёт самые скачиваемые модели:
-  Компании - 63.2%  (Google лидер)
-  Университеты - 20.7% 
-  Индивидуальные авторы - 12.1% 
-  НКО - 3.8% 
-  Прочие лаборатории - 0.3%

Какие типы моделей побеждают:
-  Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок 
-  Декодеры - всего 9.5% 
-  Энкодер-декодеры - 3%

📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки  для интеграции в собственные продукты.

🇺🇸 Лидеры по странам: 
США доминируют по всем категориям: 
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний 
- на США приходится 56.4% всех загрузок

Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям,  мкоторые реально работают в продуктах и проектах.

🟠 Почитать полностью: https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats

#AI #HuggingFace #OpenSource #ML #Research #LLM #AITrends