млрд) от Thinking Machines, Nemotron 3 Ultra (561 млрд) и Nemotron 3 Super (124 млрд) от NVIDIA, а также Trinity-Large (399 млрд) от Arcee AI. AMD и NVIDIA каждый опубликовали более 200 новых репозиториев моделей, что значительно опережает показатели других компаний, так как открытые модели выступают инструментом маркетинга для оборудования. Уровень внимания к моделям и их популярность сильно расходятся: только один репозиторий одновременно входит в топ-25 по количеству скачиваний и топ-25 по количеству лайков. Китайские исследовательские центры лицензируют свои крупнейшие модели по простым условиям: 59% релизов с объемом более 20 миллиардов параметров распространяются по лицензии Apache 2.0, что, вероятно, способствует развитию API и облачного бизнеса. Qwen стала базовой моделью для сообщества: у нее 151 448 производных моделей, ее охват в 2,6 раза больше, чем у Meta, и ежедневно появляется около 180–210 новых производных. Модели с объемом менее 1 миллиарда параметров составляют 83% всех скачиваний за всё время, а llama.cpp позволяет запускать триллионные модели, такие как DeepSeek-V4-Flash и Kimi-K3, на потребительском оборудовании; количество скачиваний GGUF на базе Qwen составляет 39,6 миллионов в месяц — почти в два раза больше, чем у Gemma, и более чем в пять раз больше, чем у Llama.