Hugging Face 8 月 14 日发的《State of Open Models: Summer 2026》里讨论最多的是 Qwen 拿下 15 万衍生模型、GGUF 仓库一年涨 464%。但"The frontier is moving fast"一节藏着三条被多数转载忽略的结构性数据。
中国前沿参数天花板:754B 到 2.78T
2026 年几乎每个月,中国 AI 实验室发的"最大且最强"开放权重模型,参数都大于同期美国实验室的任意模型。中国侧月度上限跑在 754B 到 2.78T 之间;美国侧七个月里有五个月停在 130B 以下。少数例外:NVIDIA 5、6 月发了 561B 的 Nemotron 3 Ultra;Thinking Machines 的 Inkling 是另一个被点名的"美国前沿"。
报告给了一个刺眼脚注:在 100B 以上尺度,部分美国前沿模型基于中国模型构建或复用中国实验室产物,Inkling(952B)正是被列入此类。
美国前沿的中国血统
报告原文:"At the frontier scale, some U.S. model releases above 100B parameters this year are built on top of Chinese models or leverage artifacts from Chinese labs, such as Thinking Machines' Inkling (952B)."报告列出的美国原创前沿数字:NVIDIA Nemotron 3 Ultra(561B)、Nemotron 3 Super(124B)、Arcee AI Trinity-Large(399B)。
这条事实解释了为什么美国头部厂商只能在 130B-561B 区间出货,却拿不出对标 Qwen 3.8 Max(2.4T)规模的开源模型。Inkling 能撞到 952B,基座源自中国体系——"Inkling 是美国模型"的常识需要重新审视。
NVIDIA 和 AMD 成开放权重推手
2026 年发新开放权重模型最多的两家既不是 OpenAI 也不是 Anthropic,而是 AMD 和 NVIDIA,各自超过 200 个新模型仓库。报告解释得很功利:开放模型是卖芯片的手段——一个针对你硬件优化、又免费的模型,是硬件能跑的最好证明。AMD 集中在"转化层",把万亿参数模型移植到美国硬件栈上跑通;NVIDIA 走 Nemotron 全家桶。这跟中国实验室围绕国产硬件做优化形成镜像。
许可证的"反常识"分布
第 3 节还有一个对比被多数转载忽略:178 个中国发的 200B+ 参数模型中,59% 用 Apache 2.0,22% 用 MIT,几乎没有任何非商业限制;同尺寸美国侧只有 29% 是 Apache 或 MIT,41% 是定制条款,30% 干脆没声明许可证。Kimi K3 与 Qwen 3.8 2.4T 加入非商业限制和收入分成条款,开源权重不再等于"放弃商业回报"——这套叙事还能跑多久,是这份报告留给 2026 下半年的真问题。
数据来源:Hugging Face 报告原文 (https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026),Solidot 8 月 17 日转引(https://www.solidot.org/story?sid=85118)。