# Qwen przoduje w open source: 942 mln pobrań i dominacja w dostrajaniach
Rodzina modeli Qwen od Alibaba osiągnęła 942,1 mln pobrań na Hugging Face do marca 2026 roku, przewyższając Llama (476 mln) dwukrotnie. Raport ATOM, opublikowany 8 kwietnia na arXiv, analizuje 1500 kluczowych modeli open source i odnotowuje przesunięcie rynku na korzyść chińskich rozwiązań.
Qwen wyszedł na prowadzenie pod względem pobrań we wrześniu 2025 roku z niemal równym wynikiem: 325,4 mln wobec 323,7 mln u Llama. Do lutego 2026 roku miesięczne pobrania Qwen osiągnęły 153,6 mln, czyniąc model de facto standardem dla programistów.
Dominacja w dostrajaniach
Dostrajania — niestandardowe adaptacje bazowych modeli — dają dokładniejszy obraz wykorzystania produkcyjnego. Udział Qwen wśród nowych dostrajań wzrósł z 1% w styczniu 2024 roku do 69% w lutym 2026. Udział Llama spadł z 44% (sierpień 2024) do 11%.
To odróżnia przypadkowe pobrania od rzeczywistego zastosowania: dostrajania wymagają integracji w potoki, testowania i optymalizacji pod konkretne zadania.
- Wzrost Qwen: +68% udziału w ciągu 2 lat.
- Spadek Llama: -33% od szczytu.
- Inne modele: łącznie mniej niż 10% nowych adaptacji.
Porównanie z amerykańskimi modelami
Amerykańscy gracze (NVIDIA, Ai2, IBM i inni) zdobyli łącznie 56 mln pobrań wobec 942 mln u Qwen. Chińskie modele wyprzedziły zachodnie odpowiedniki latem 2025 roku i nadal zwiększają przewagę.
Qwen 2.5 (wrzesień 2024) zaoferował zakres od 0,5 do 72 mld parametrów pod licencją Apache 2.0. Model konkuruje jakością z rozwiązaniami proprietary przy otwartym dostępie. DeepSeek na początku 2025 roku potwierdził ten trend: efektywność rozwoju przy mniejszych zasobach.
Ekosystem open source AI przesunął się z Doliny Krzemowej do Chin — Hangzhou i Shenzhen stały się nowymi hubami.
| Wskaźnik | Qwen (mln) | Llama (mln) | USA łącznie (mln) |
|---------------------------|------------|-------------|-------------------|
| Pobrania (marzec 2026) | 942,1 | 476 | 56 |
| Dostrajania (luty 2026, %)| 69 | 11 | <10 |
Czynniki sukcesu Qwen
Architektura Qwen 2.5 jest zoptymalizowana pod skalowanie: mniejsze wersje (0,5B) nadają się do urządzeń edge, duże (72B) — do serwerów inferencyjnych o wysokim obciążeniu. Licencja Apache 2.0 ułatwia komercyjne wykorzystanie bez ograniczeń.
Programiści chwalą stabilność w zadaniach z długim kontekstem i scenariuszach multimodalnych. W porównaniu z Llama, Qwen ma mniejszy footprint przy porównywalnym perplexity na benchmarkach typu MMLU i GSM8K.
- Szeroki zakres rozmiarów modeli.
- Otwarta licencja bez ograniczeń.
- Konkurencyjne metryki jakości.
- Aktywny ekosystem narzędzi na Hugging Face.
Co ważne
- Qwen kontroluje 69% nowych dostrajań — wskaźnik wykorzystania produkcyjnego.
- Chińskie modele wyprzedzają USA pod względem pobrań 17-krotnie.
- Trend rozpoczął się od Qwen 2.5 i DeepSeek w latach 2024–2025.
- Pobrania odzwierciedlają zainteresowanie, dostrajania — rzeczywiste wdrożenia.
- Ekosystem przesuwa się do Azji, wpływając na wybór bazowych modeli.
Otwarte pozostaje pytanie konwersji na wdrożenia enterprise: duże firmy często preferują API lub private deploymenty, niewidoczne w publicznej statystyce Hugging Face. Dla middle/senior developerów to sygnał do przeglądu stosu technologicznego: Qwen minimalizuje vendor lock-in przy wysokiej wydajności.
— Editorial Team
Brak komentarzy.