2026 年，全球 AI 產(chǎn)業(yè)正式告別 “百模大戰(zhàn)” 與參數(shù)競賽，邁入多模態(tài)融合、具身智能爆發(fā)、開源生態(tài)主導(dǎo)的全新階段， 大模型 市場不再為單一的參數(shù)規(guī)模和榜單分數(shù)而狂熱。取而代之的，是一個更為冷靜、務(wù)實的新命題：當(dāng)技術(shù)紅利從“訓(xùn)練”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用”，開源生態(tài)的完整性與影響力，正成為決定誰能真正“行穩(wěn)致遠”的關(guān)鍵。

在 HuggingFace、GitHub 等平臺上，大模型開源早已不只是開放模型權(quán)重，數(shù)據(jù)集、論文、工具鏈、應(yīng)用方案、評測體系等全棧 技術(shù)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(guān)鍵，模型的價值更在于它能否通過開源的數(shù)據(jù)、完備的系統(tǒng)工具鏈和公正的評測平臺，讓開發(fā)者真正“用得起、用得好、用得順”。

正是在這一關(guān)鍵節(jié)點，在4月17日舉行的2026奇點智能技術(shù)大會上，CSDN 聯(lián)合多家機構(gòu)重磅發(fā)布《2026大模型技術(shù)體系綜合開源影響力榜單》。榜單跳出 “唯模型、唯性能” 的傳統(tǒng)評估邏輯，以數(shù)據(jù)、模型、評測、系統(tǒng)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(shù)據(jù)鏈路，為行業(yè)呈現(xiàn)了一幅全景式的開源生態(tài)地圖，為產(chǎn)業(yè)選型、技術(shù)迭代與生態(tài)共建提供權(quán)威參考坐標，助力中國 AI 開源從 “ 跟跑 ” 到 “ 引領(lǐng) ” 的全面跨越。

科學(xué)評估體系：53 項指標、全透明開源，推動標準走向全球

當(dāng)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(shù)據(jù)、模型、系統(tǒng)、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(shù)體系作為整體進行評價。

為此，本次榜單共統(tǒng)計了 53 個指標，數(shù)據(jù)來源于全球 17 個平臺、13541 個鏈接，力求廣泛地采集相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止到2026年4月9日。

與去年一樣，本次評估強調(diào)開放與共建，整個評估方法論及部分數(shù)據(jù)集已在 GitHub 和 GitCode 上開源，后續(xù)將通過社區(qū)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(yè)標準乃至全球標準的方向發(fā)展。此外，相關(guān)月度數(shù)據(jù)還會在 中國計算機學(xué)會（CCF）的《 開源戰(zhàn)略動態(tài)月報 》 中持續(xù)更新，幫助社區(qū)洞察大模型技術(shù)體系的綜合態(tài)勢。

四大維度分榜權(quán)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(tài)的核心，本次分榜單從模態(tài)覆蓋、下載量、社區(qū)熱度、硬件適配等維度綜合評估。

據(jù)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(tài)模型（17.1%）。這一數(shù)據(jù)印證了 RAG 等技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，向量模型已成為實際生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。從細分來看：

• 向量模型： UKP Lab 表現(xiàn)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(tài)模型： OpenAI 的 clip-vit-base-patch32 以 1914 萬次下載量領(lǐng)跑。

從模型下載量 TOP100 的機構(gòu)分布看，阿里巴巴以 46 個模型、覆蓋 5 種模態(tài)的成績占據(jù)絕對領(lǐng)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(yè)機構(gòu)，北京智源人工智能研究院、上海人工智能實驗室、清華大學(xué)等非營利性組織也在大量貢獻模型，構(gòu)成了中國開源生態(tài)的重要力量 。

在大會上，華東師范大學(xué)教授、奇點智能研究院開源技術(shù)委員會主任王偉表示：“在多模態(tài)賽道，盡管 OpenAI 憑借 CLIP 系列長期領(lǐng)先，但其下載量在2025年7月出現(xiàn)“腰斬”，相反，阿里巴巴得益于 Qwen 系列的持續(xù)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(jīng)超過美國。”

2. 數(shù)據(jù)分榜：中立機構(gòu)領(lǐng)跑，數(shù)據(jù)開放激活產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

數(shù)據(jù)是大模型的 “糧食”，數(shù)據(jù)分榜重點評估數(shù)據(jù)集數(shù)量、模態(tài)多樣性、行業(yè)覆蓋與工具配套。

在開源數(shù)據(jù)集數(shù)量方面，北京智源人工智能研究院（BAAI）以 518 個數(shù)據(jù)集位居首位，其中多模態(tài)數(shù)據(jù)集 195 個、具身數(shù)據(jù)集 199 個，展現(xiàn)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(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)開源呈現(xiàn)出一個明顯特征：非營利、中立科研機構(gòu)更愿意開放數(shù)據(jù)集，企業(yè)則更多將數(shù)據(jù)視為核心競爭力。數(shù)據(jù)正從語言主導(dǎo)，加速向多模態(tài)、具身智能方向升級。

3. 系統(tǒng)分榜：底層基建成勝負手，國產(chǎn)全棧工具鏈崛起

模型不只需要權(quán)重與數(shù)據(jù)，更需要訓(xùn)練框架、算子庫、編譯器、通信庫等系統(tǒng)工具支撐，這是大模型落地的關(guān)鍵底座。系統(tǒng)分榜涵蓋并行訓(xùn)練框架、算子庫、通信庫、AI編譯器、深度學(xué)習(xí)框架 5 項子指標。

目前，沒有任何一家機構(gòu)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(gòu)覆蓋了4項。

系統(tǒng)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(tǒng)軟件能適配更多硬件，其對產(chǎn)業(yè)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(shù)量 位居算子庫首位 ，并在通信庫和AI編譯器上優(yōu)勢顯著，為其 FlagScale 訓(xùn)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(fù)現(xiàn)與優(yōu)化更便捷

評測是模型能力的 “試金石”，開源評測工具與數(shù)據(jù)集，讓開發(fā)者可直接復(fù)現(xiàn)、優(yōu)化模型。

在評測平臺方面，開源數(shù)據(jù)集數(shù)量持續(xù)增長。上海 AI 實驗室從2025年1月的19個數(shù)據(jù)集增長到 34 個，保持領(lǐng)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(gòu)紛紛開放自研評測工具與數(shù)據(jù)集，大幅降低了行業(yè)驗證成本。

綜合榜單重磅發(fā)布：中國機構(gòu)包攬冠亞軍，全球格局重塑

綜合四大維度加權(quán)計算，2026 大模型技術(shù)體系綜合開源影響力榜單如下 ：

本次榜單呈現(xiàn)出三大核心趨勢：

中國力量全面領(lǐng)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(lǐng)先，成為全球大模型開源生態(tài)的關(guān)鍵角色；

全棧開源成為標配：單一模型開放已不夠，數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、評測協(xié)同開放才是生態(tài)核心；

社區(qū)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(xié)同新階段。

大模型技術(shù)體系的競爭，早已超越單一模型的能力比拼，進入了涵蓋數(shù)據(jù)、模型、系統(tǒng)、評測的全棧生態(tài)競爭階段。本次榜單的發(fā)布，不僅為行業(yè)提供了技術(shù)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(chuàng)新的核心動力。

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

在此，本次評選所依據(jù)的評估方法與詳細數(shù)據(jù)已在以下倉庫公示，歡迎開發(fā)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(shù)據(jù)平臺或資源渠道，提升數(shù)據(jù)完整度與準確性，推動構(gòu)建可信、可用的中國開源大模型生態(tài)基礎(chǔ)。