ATOM Report：中国开源模型已经全面领先，而且差距还在扩大

RESEARCH

2026 年 4 月，Nathan Lambert 和 Florian Brand 发布了The ATOM Report，一份关于开源语言模型生态的综合采纳度快照。这份报告追踪了约1500个主线开源模型的下载量、衍生模型、推理市场份额和性能数据，覆盖 2023 年 11 月到 2026 年 3 月

核心结论很直白：中国开源模型在 2025 年夏天超过了美国，之后差距持续扩大。到 2026 年 3 月，中国模型的累计下载量达到11.5 亿次，美国是 7.23 亿次，差距超过 4 亿

ATOM Report Figure 1：按地区划分的开源模型累计下载量

这份报告是谁做的，在做什么

ATOM 是 Interconnects AI 主导的项目，Nathan Lambert 此前在 Hugging Face 工作，后来创办了 Interconnects AI。数据来源是 Hugging Face 下载量和衍生模型数据、OpenRouter 推理 token 份额、Arena Elo 评分、Artificial Analysis 智能指数

追踪的是「主线开源语言模型」，不包括 embedding 模型、文生图扩散模型或其他非生成式架构。约 1500 个模型在研究期间累计产生了超过30 亿次下载

报告不做政策建议，只做数据呈现。政策建议在 ATOM Project 主站 atomproject.ai 另外发布

Qwen 一家比其他所有头部组织加起来还多

到 2026 年 3 月，Qwen 的累计下载量达到9.42 亿次，是 Llama（4.76 亿）的将近两倍。2026 年 2 月，Qwen 单月下载 1.536 亿次，超过 Meta、DeepSeek、OpenAI、Mistral、NVIDIA、Zhipu AI、MiniMax、Moonshot AI 八家加起来的 7120 万次

按组织划分的累计下载量：Qwen 遥遥领先

更极端的对比：Qwen3 系列中6 个小模型（0.6B 到 8B）的月下载量，跟 Zhipu AI、MiniMax、Mistral、Moonshot AI、NVIDIA、OpenAI 六家组织的全部模型加起来差不多

Qwen3 小模型 vs 六家组织 + DeepSeek vs Qwen 按模型大小

唯一的例外是 250B+ 超大模型，DeepSeek以 47% 的下载份额领先，Qwen 优势集中在 10B 以下（44%）。报告称之为「互补性专业化」

三个维度都指向同一个结论

衍生模型份额

中国从 2023 年 11 月的 10% 上升到 2026 年 2 月的70%。欧洲从峰值 58% 跌到 4%

推理 token 份额

OpenRouter 数据。中国模型从 2024 年 11 月的 2.8% 上升到 2026 年 1 月的72.7%。中美完全互换了位置

性能前沿

Arena Elo 和 Artificial Analysis 智能指数都显示，中国最佳开源模型在 2024 年底超过了美国，之后保持领先

衍生模型份额（上）+ 推理 token 份额（下）

Arena Elo（上）+ Artificial Analysis 智能指数（下）

性能上的小幅领先可以创造采纳度上的大幅领先，因为用户默认会选最好的那个

整个开源模型生态的增长速度本身就很惊人。2025 年 3 月到 2026 年 3 月，累计下载量从 3.39 亿增长到 20.4 亿，同比增长 6 倍。其中中国同比增长 11.9 倍，美国 4.1 倍，欧洲 2.5 倍

RAM：一个新的采纳度指标

报告提出了Relative Adoption Metric（RAM），解决一个老问题：1.5B 小模型天然比 400B 大模型下载量高出 10-50 倍。简单比较下载量没有意义

RAM = 某模型发布后第 t 天的累计下载量 / 同参数量级 top 10 模型在同一时间点的中位数。1.0x 是持平，高于 1.0x 是跑赢

RAM 轨迹：100-250B 和 250B+ 区间

GPT-OSS 120B发布 7 天后 RAM 达到 20.45x，180 天后仍然 15.35x，是 100-250B 区间的绝对异类。Nemotron Super 120B 开局 7 天 18.03x

250B+ 区间，GLM-5 表现不错（30 天 8.99x），但 DeepSeek V3.2 和 GLM 4.7 全程低于中位数。Kimi K2.5 有一个有趣的加速曲线，从 7 天 1.38x 到 60 天 7.42x

RAM 揭示了下载量看不到的现象：美国模型在中大型参数区间的相对采纳度依然很强

GPT-OSS 和 Nemotron 的 RAM 远高于大多数中国模型，说明在绝对数量被碾压的情况下，美国个别模型仍然能在特定尺寸段获得不成比例的高采纳度

几个读者可能想知道的

Meta 的处境

Llama 累计下载量排第二（4.76 亿），但在推理平台上已经从 2025 年 1 月 37.4%% 的峰值跌到了零。Llama 4 发布后没有扭转趋势

OpenAI 作为新进入者

GPT-OSS 从 2025 年 9 月才开始发布，到 2026 年春季月下载量已超过 Mistral 全部历史模型组合。RAM 显示 GPT-OSS 120B 可能成为有史以来下载量最高的模型之一

欧洲的衰落

Mistral 曾是开源生态先驱（2023 年 12 月衍生模型份额 57%%），但累计下载量从未加速到 Qwen 或 Llama 的水平

报告的局限性

HuggingFace 不是唯一分发渠道（中国还有 ModelScope），下载量不等于活跃使用。但报告的立场是：所有可用使用数据都跟 HuggingFace 下载量趋势高度相关

参考材料

The ATOM Report

https://atomproject.ai/report

The ATOM Project

https://atomproject.ai/

Nathan Lambert 推文

https://x.com/xeophon/status/2041889677343343014

文章来自于"赛博禅心"，作者 "金色传说大聪明"。