Stand der offenen Modelle: Beobachtungen Sommer 2026

Die Analyse von Hugging Face aus der Jahresmitte 2026 zeigt eine sich verändernde Landschaft offener Modelle. Chinesische Labore führen nun die Spitzenforschung an, mit monatlichen Modellgrößen zwischen 754B und 2,78 Billionen Parametern, während Veröffentlichungen aus den USA über 100B selten sind, mit nur Thinking Machines' Inkling (952B), NVIDIA's Nemotron 3 Ultra (561B), Nemotron 3 Super (124B) und Arcee AI's Trinity-Large (399B) als bedeutende Originale. AMD und NVIDIA haben jeweils über 200 neue Modell-Repositories veröffentlicht, weit vor den anderen, da offene Modelle als Hardware-Marketing dienen. Aufmerksamkeit und Adoption gehen stark auseinander: Nur ein Repository erscheint sowohl in den Top 25 nach Downloads als auch in den Top 25 nach Likes. Chinesische Labore lizenzieren ihre größten Modelle großzügig, wobei 59% der Veröffentlichungen über 20B Parametern unter Apache 2.0 stehen, was wahrscheinlich API- und Cloud-Geschäfte vorantreibt. Qwen ist zum Basismodell der Community geworden, mit 151.448 Derivaten, dem 2,6-fachen Umfang von Meta, und etwa 180-210 neuen Derivaten pro Tag. Kleine Modelle unter 1B Parametern machen 83% aller Downloads seit jeher aus, während llama.cpp es ermöglicht, Modelle mit Billionen Parametern wie DeepSeek-V4-Flash und Kimi-K3 auf Consumer-Hardware auszuführen, wobei Qwen-basierte GGUF-Downloads bei 39,6 Millionen monatlich liegen, fast doppelt so viel wie bei Gemma und mehr als fünfmal so viel wie bei Llama.