2026 年，全球 AI 產業正式告別 “百模大戰” 與參數競賽，邁入多模態融合、具身智能爆發、開源生態主導的全新階段， 大模型 市場不再為單一的參數規模和榜單分數而狂熱。取而代之的，是一個更為冷靜、務實的新命題：當技術紅利從“訓練”轉向“應用”，開源生態的完整性與影響力，正成為決定誰能真正“行穩致遠”的關鍵。

在 HuggingFace、GitHub 等平臺上，大模型開源早已不只是開放模型權重，數據集、論文、工具鏈、應用方案、評測體系等全棧 技術體系 開放 正在成為新的趨勢 。單一模型性能已不再是決勝關鍵，模型的價值更在于它能否通過開源的數據、完備的系統工具鏈和公正的評測平臺，讓開發者真正“用得起、用得好、用得順”。

正是在這一關鍵節點，在4月17日舉行的2026奇點智能技術大會上，CSDN 聯合多家機構重磅發布《2026大模型技術體系綜合開源影響力榜單》。榜單跳出 “唯模型、唯性能” 的傳統評估邏輯，以數據、模型、評測、系統四大維度、53 項細分指標為標尺，基于 17 大開源平臺、13541 條公開數據鏈路，為行業呈現了一幅全景式的開源生態地圖，為產業選型、技術迭代與生態共建提供權威參考坐標，助力中國 AI 開源從 “ 跟跑 ” 到 “ 引領 ” 的全面跨越。

科學評估體系：53 項指標、全透明開源，推動標準走向全球

當下，談及大模型，人們往往聚焦于模型本身的能力。然而，一個開源大模型的真正影響力，是由其背后的數據、模型、系統、評測四大方面共同決定的 。這即是本次榜單評估的核心理念——將一個模型的技術體系作為整體進行評價。

為此，本次榜單共統計了 53 個指標，數據來源于全球 17 個平臺、13541 個鏈接，力求廣泛地采集相關數據，數據統計截止到2026年4月9日。

與去年一樣，本次評估強調開放與共建，整個評估方法論及部分數據集已在 GitHub 和 GitCode 上開源，后續將通過社區同行的方式共同迭代。同時，該評價方法已在標準院正式立項團體標準，并計劃推動其向行業標準乃至全球標準的方向發展。此外，相關月度數據還會在 中國計算機學會（CCF）的《 開源戰略動態月報 》 中持續更新，幫助社區洞察大模型技術體系的綜合態勢。

四大維度分榜權威解讀：全棧開源能力成核心競爭力

1. 模型分榜：阿里巴巴登頂，中國開源模型實力超越美國

模型是開源生態的核心，本次分榜單從模態覆蓋、下載量、社區熱度、硬件適配等維度綜合評估。

據2026年3月的下載量占比顯示，向量模型以38.4%的占比高居首位，其次是語言模型（31.0%）和多模態模型（17.1%）。這一數據印證了 RAG 等技術的規模化應用，向量模型已成為實際生產環境的關鍵基礎設施。從細分來看：

• 向量模型： UKP Lab 表現突出，其 all-MiniLM-L6-v2 模型月下載量高達2.02億次。

• 語言模型榜首：阿里巴巴的 Qwen2.5-7B-Instruct 以 2338 萬次下載量位居第一。其3月下載量最高的三個模型均為 Qwen 系列；Meta 方面，Llama-3.1-8B-Instruct 等模型位列前三；DeepSeek 的 R1 系列蒸餾模型也顯示出強勁實力。

• 多模態模型： OpenAI 的 clip-vit-base-patch32 以 1914 萬次下載量領跑。

從模型下載量 TOP100 的機構分布看，阿里巴巴以 46 個模型、覆蓋 5 種模態的成績占據絕對領先地位。Meta、OpenAI、UKP Lab 和 北京智 源 人工智能 研究院 BAAI （其6個模型均為向量模型）緊隨其后。值得注意的是，除了商業機構，北京智源人工智能研究院、上海人工智能實驗室、清華大學等非營利性組織也在大量貢獻模型，構成了中國開源生態的重要力量 。

在大會上，華東師范大學教授、奇點智能研究院開源技術委員會主任王偉表示：“在多模態賽道，盡管 OpenAI 憑借 CLIP 系列長期領先，但其下載量在2025年7月出現“腰斬”，相反，阿里巴巴得益于 Qwen 系列的持續迭代，至2026年3月已超越 OpenAI。從整體來看，在模型開源這一塊，中國的整體實力已經超過美國。”

2. 數據分榜：中立機構領跑，數據開放激活產業創新

數據是大模型的 “糧食”，數據分榜重點評估數據集數量、模態多樣性、行業覆蓋與工具配套。

在開源數據集數量方面，北京智源人工智能研究院（BAAI）以 518 個數據集位居首位，其中多模態數據集 195 個、具身數據集 199 個，展現了全面布局。上海人工智能實驗室（241個）和 Google（205個）分列二、三位。

與此同時我們也發現，數據開源呈現出一個明顯特征：非營利、中立科研機構更愿意開放數據集，企業則更多將數據視為核心競爭力。數據正從語言主導，加速向多模態、具身智能方向升級。

3. 系統分榜：底層基建成勝負手，國產全棧工具鏈崛起

模型不只需要權重與數據，更需要訓練框架、算子庫、編譯器、通信庫等系統工具支撐，這是大模型落地的關鍵底座。系統分榜涵蓋并行訓練框架、算子庫、通信庫、AI編譯器、深度學習框架 5 項子指標。

目前，沒有任何一家機構做到全指標覆蓋，但已有Google、百度、智源研究院、華為、微軟、OpenAI、阿里共7家機構覆蓋了4項。

系統開放程度的核心，在于對 AI 全棧尤其是不同硬件的支撐能力。如果一個模型或系統軟件能適配更多硬件，其對產業界的價值就越大。

在這一維度， 北京智源人工智能研究院（BAAI）以500個 高性能通用算 子 數量 位居算子庫首位 ，并在通信庫和AI編譯器上優勢顯著，為其 FlagScale 訓練框架提供了堅實底層支撐。

4. 評測平臺分榜：標準日趨完善，復現與優化更便捷

評測是模型能力的 “試金石”，開源評測工具與數據集，讓開發者可直接復現、優化模型。

在評測平臺方面，開源數據集數量持續增長。上海 AI 實驗室從2025年1月的19個數據集增長到 34 個，保持領先；智源研究院從 3 個激增至 16 個，增速顯著。此外我們也看到，頭部機構紛紛開放自研評測工具與數據集，大幅降低了行業驗證成本。

綜合榜單重磅發布：中國機構包攬冠亞軍，全球格局重塑

綜合四大維度加權計算，2026 大模型技術體系綜合開源影響力榜單如下 ：

本次榜單呈現出三大核心趨勢：

中國力量全面領跑：阿里巴巴、智源 研究院 、上海 AI 實驗室 3 家進入 TOP5，全鏈條能力領先，成為全球大模型開源生態的關鍵角色；

全棧開源成為標配：單一模型開放已不夠，數據、系統、評測協同開放才是生態核心；

社區共建成為主流：評估方法開源、標準共建，全球 AI 正走向開放協同新階段。

大模型技術體系的競爭，早已超越單一模型的能力比拼，進入了涵蓋數據、模型、系統、評測的全棧生態競爭階段。本次榜單的發布，不僅為行業提供了技術選型的坐標，更揭示了一個核心趨勢：開源、開放、共建，已成為推動AI普惠與創新的核心動力。

未來，榜單將持續更新，緊跟多模態、具身智能、智能體等技術浪潮，不斷優化指標體系。我們也邀請全球企業、科研機構、開發者共同參與，一起推動大模型開源生態走向更普惠、更健康、更強大的未來。

在此，本次評選所依據的評估方法與詳細數據已在以下倉庫公示，歡迎開發者共同參與完善。

GitHub：

https://GitHub.com/brucecui0120/OSIR-LMTS

GitCode：

https://GitCode.com/brucec/OSIR-LMTS

我們鼓勵廣大參與者共同完善評估方法、推薦數據平臺或資源渠道，提升數據完整度與準確性，推動構建可信、可用的中國開源大模型生態基礎。