Hugging Face, zomer 2026: Qwen leidt bij de downloads. Maar de tellers meten niet alles

Hugging Face publiceerde op 14 augustus „State of Open Models: Summer 2026 Observations”, onder meer ondertekend door Adina Yakefu, Apolinário en Irene Solaiman en gebaseerd op de activiteit die in de eerste zeven maanden van 2026 op de Hub is geregistreerd. In die periode groeiden de openbare modelrepository’s van 2,43 naar 2,96 miljoen, de datasets van 711.000 naar 1 miljoen (voor het eerst boven die grens) en de Spaces van 1,00 naar 1,44 miljoen. De Hub is al jaren het openbare platform bij uitstek voor de verspreiding van modellen met open gewichten, en de downloadtellers zijn de meest geciteerde maatstaf geworden om te zeggen „wie er aan het winnen is”.

Volgens het rapport verzamelt de Qwen-familie van Alibaba 151.448 door de gemeenschap gebouwde afgeleide modellen: 2,6 keer de totale voetafdruk van de Meta-modellen en 4,7 keer de specifiek van Llama afgeleide modellen. De groei was constant — ongeveer 180 tot 210 nieuwe van Qwen afgeleide repository’s per dag in de periode — en niet alleen op lanceerdagen. Voor de op de Hub gemeten downloads van 2026 schrijft Hugging Face Qwen zo’n 2,045 miljard downloads toe (2,061 miljard als je alle repository’s meetelt), tegenover ongeveer 418 miljoen voor de modellen van Google en ongeveer 227 miljoen voor die van Meta. „Qwen has become part of the default workflow for developers deciding what models to fine-tune and deploy” — Hugging Face, officieel rapport („Qwen hoort inmiddels bij de standaardwerkwijze van wie beslist welke modellen worden bijgesteld en uitgerold”).

The Next Web (16 augustus, van de hand van Ana Maria Constantin) merkt op dat de 3 miljard downloads die Alibaba verspreidt zo’n 47% hoger liggen dan het cijfer dat Hugging Face in 2026 op de Hub heeft gemeten. The Next Web voegt eraan toe dat „The 3 billion figure came from Alibaba's own emailed statement” („de 3 miljard komt uit een per e-mail verstuurde verklaring van Alibaba”) en dat de geclaimde „ruim 300.000” afgeleide modellen boven de 151.448 op de Hub getelde uitkomen. The Next Web schrijft het verschil toe aan de reikwijdte: de gegevens van Hugging Face beslaan alleen de Hub en bevatten geen gebruik via API, geen private deployments en geen andere kanalen, waaronder ModelScope van Alibaba zelf. Alibaba heeft de methodologie achter de eigen 3 miljard en de „ruim 300.000” niet gepubliceerd, en Hugging Face heeft zich publiekelijk niet over het gat uitgelaten; de tellers van de Hub maken geen onderscheid tussen productiegebruik, tests en geautomatiseerd verkeer, en het rapport signaleert een aanzienlijk aandeel verkeer van niet-geregistreerde agents.

Behalve de ranglijst brengt het rapport ook de structuur van het gebruik scherp in beeld: 85,6% van de modellen heeft in totaal minder dan 200 downloads (sommige samenvattingen van derden melden „ongeveer de helft”: het officiële document blijft de maatstaf), terwijl 1,5% van de repository’s goed is voor 99,2% van alle downloads; modellen onder de 1 miljard parameters halen 83% van de historische downloads binnen, die boven de 100 miljard blijven op 1% steken. Vergelijk je de top 25 op downloads met de top 25 op „likes”, dan komt maar één repository in allebei voor: aandacht en gebruik meten verschillende dingen. Qua omvang hebben Chinese labs modellen met open gewichten uitgebracht tot 2,78 biljoen parameters; in vijf van de zeven onderzochte maanden bleef het grootste open model van een Amerikaans lab onder de 130 miljard parameters. Van de 178 Chinese open-gewichtenreleases boven de 20 miljard parameters die in 2026 zijn geteld, gebruikt 59% een Apache 2.0-licentie en 22% MIT; die percentages gelden alleen voor die deelverzameling.

Als de tellers het handigste kompas blijven, is het goed te onthouden wat ze buiten beschouwing laten. De voorsprong van Qwen op de Hub is onmiskenbaar, maar de afstand tot de cijfers die leveranciers claimen vertelt vooral iets over het ontbreken van een gedeelde maatstaf voor werkelijk gebruik. Zolang reikwijdte en methode uiteenlopen, geven de grafieken tendensen, geen vonnissen. — Olya