深度研报丨2026 开源模型生态格局:Qwen的确立与西方的追赶

近期，知名AI专家Nathan Lambert在其个人博客上分享了他的关于open model 生态现状的总结（具体链接见文后），衡量Qwen、DeepSeek、Llama、GPT-OSS、Nemotron以及所有新进入者对开源LLMs生态系统的影响。

📝 核心摘要

基于Nathan Lambert对ATOM项目及Hugging Face数据的最新分析，梳理出当前开源生态的四大关键趋势：

1. 中国开源模型确立领先优势：无论是在采用率（Adoption）还是性能基准上，中国模型均表现强势。Qwen (通义千问) 在广泛的生态位中占据主导，而DeepSeek (深度求索) 则在大模型领域表现卓越，两者共同推高了中国模型的市场份额。

2. 西方开源生态面临“后Llama”真空期：Llama系列在停止更新后，西方社区至今未涌现出能够完全替代其生态地位的新模型。尽管存量巨大，但缺乏增长动力。

3. 新兴厂商的全球突围仍需时日：尽管Nvidia、Z.ai、Kimi (Moonshot) 和MiniMax等机构动作频频，但在反映开发者实际使用的下载量和微调数据上，目前仍处于起步阶段，尚未对头部模型构成实质性挑战。

4. Qwen成为开源社区事实标准 (De Facto Standard)：除超大参数（70B+）领域外，Qwen已成为全球下载量最高、微调最活跃的模型系列，实质上接棒Llama成为新的通用首选。

进入2026年，全球开源AI生态的重心正在发生结构性偏移。以下是基于报告数据的深度解读：

默认选项的更替：

从Llama到Qwen

“2025 年标志着Llama时代的终结，Qwen成功接棒。”

Llama的存量现状：尽管Llama模型既未更新也未获得Meta的持续支持，但依靠早期的生态积累，它依然是下载量最高的西方模型。这反映出西方开发者在缺乏强力替代品的情况下，仍保持着对旧有架构的依赖。

Qwen的全面加速：Qwen已成为从本地部署、推理加速到多模态工具的默认首选。其下载量在2025年持续攀升，并在年底确立了显著的规模优势。
GPT-OSS的市场反响：OpenAI在2025年下半年推出的开源版GPT (GPT-OSS) 是一股不可忽视的力量。虽然它开始改变美中厂商的下载量平衡（年底时其两个模型的月均下载量大致相当于DeepSeek或Mistral 的总和），但尚未形成压倒性优势。

开发者用脚投票：

下载与微调数据

通过分析Hugging Face的下载量（尽管受网页请求干扰存在噪音，仍是最佳衡量标准）和微调（Fine-tuning）数据，可以清晰看到开发者的真实选择。

Qwen的生态位：仅统计2025年12月，下载量最高的5个Qwen3模型（涵盖0.6B到8B参数），其总下载量就超过了OpenAI、Mistral AI、Nvidia、Z.ai、Moonshot AI 和MiniMax所有模型的总和。这种量级上的差距，显示了Qwen在中小参数模型领域的绝对主导地位。

微调集中度：微调数量反映了模型的衍生开发价值。2025年全年，Qwen的衍生模型份额持续增长。目前，开源微调算力高度集中在五大机构：Qwen、Llama、Mistral、Google和DeepSeeK。

开源大模型的差异化竞争：

DeepSeek的阵地

数据分析揭示了一个关键细节：Qwen的优势主要集中在中小参数开源模型，而在超大规模参数开源大模型领域留有空白。

Qwen的短板与DeepSeek的机会：在大模型（Large Models）层级，尤其是MoE架构上，DeepSeek（特别是V3和R1版本）在过去两年中保持领先。Nathan Lambert指出，“只有在超大规模参数大模型这一层级，才存在与Qwen竞争的机会。”
实际落地：这一优势已转化为实际应用。例如，知名编程工具Cursor的 Composer模型，正是基于中国的大型MoE模型微调而来，证明了其在前沿应用中的核心价值。

新兴势力的挑战

与“统计误差”

尽管行业内对Z.ai、Kimi (Moonshot)、MiniMax等新晋独角兽给予了高度关注，但从全球范围的采用指标来看，它们目前的影响力仍相对有限。

声量与体量的反差：这些模型对于发展本地（中国）生态系统至关重要，但在全球开源指标的统计中，其下载量份额往往极小，被形容为相当于“四舍五入的误差”。
智能水平的角逐：在模型智能水平（Intelligence）的比拼上，中国模型在过去一年多里于大多数基准测试中保持领先。尽管GPT-OSS 120B 曾一度接近榜首（略落后于MiniMax M2），但截至目前，尚未完全扭转这一趋势。值得注意的是，美国在2026年仍极有可能通过GPT-OSS等项目再次拥有“最智能的开源模型”，但这需要进一步的市场验证。