Un rapport analysant les données du Hub Hugging Face du début de 2026 révèle que les laboratoires chinois ont dépassé leurs homologues américains en taille de modèles ouverts de pointe, tandis que les fournisseurs de matériel comme NVIDIA et AMD dominent les nouvelles publications de dépôts. L'analyse met en évidence un écart entre l'enthousiasme de la communauté (likes) et l'adoption réelle (téléchargements), les petits modèles restant la norme pratique pour l'inférence locale.
- Les laboratoires chinois ont publié des modèles plafonds mensuels allant de 754B à 2,78 milliards de paramètres, tandis que les plafonds américains sont restés sous les 130B pendant cinq mois sur sept.
- NVIDIA et AMD ont chacun publié plus de 200 nouveaux dépôts de modèles, loin devant les autres organisations, utilisant des modèles ouverts pour démontrer les capacités matérielles.
- Qwen est devenu le modèle de base de l'écosystème avec 151 448 dérivés sur le Hub, dépassant significativement l'empreinte de Llama de Meta.
- Les modèles de moins de 1B de paramètres représentent 83 % des téléchargements tous temps confondus, tandis que ceux au-dessus de 100B n'en représentent que 1 %, porté par des outils d'inférence locale comme llama.cpp.
- Les laboratoires chinois licencient les grands modèles de manière permissive, avec 59 % utilisant Apache 2.0 et 22 % MIT, évitant les restrictions non commerciales pour stimuler la croissance des API et de l'écosystème.
Les données suggèrent que la valeur du open source a évolué des revenus liés aux licences de modèles vers le positionnement matériel et la domination de l'écosystème, les couches de quantification rendant viables les stratégies de publication en première ligne.