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阿里巴巴（Alibaba，BABA）旗下開源AI模型「通義千問（Qwen）」系列，在過去半年內全球下載量突破30億次。這項用來衡量開發者採用度的下載量指標，大幅超越Google與Meta（META）旗下的模型系列。
Hugging Face於14日（當地時間）公布的報告指出，通義千問系列下載量已超越Google系列的4.18億次，以及Meta系列的2.27億次。Hugging Face評論，通義千問已成為開發者挑選模型進行微調與部署時的預設工作流程之一。
所謂「開源模型」，是指開發者可以下載模型權重、在自有環境中調整與部署的AI模型。與呼叫封閉式模型API的做法不同，開源模型能依企業內部網路、產業別資料與資安需求靈活運用。
下載量並不完全等於模型性能，而更接近開發者實際用於實驗、微調與服務部署的「採用度」指標。
阿里巴巴表示，旗下通義千問系列已開源超過460個模型，並衍生出超過30萬個延伸模型。在Hugging Face註冊的通義千問專頁上，也公開了大型語言模型與多模態模型等多條產品線。
這股趨勢顯示，中國AI企業的競爭焦點已從發表新模型，轉向搶佔開發者生態系。模型陣容愈廣，開發者愈容易挑到符合特定任務的模型，衍生模型又能吸引新使用者加入，形成正向循環。
本報先前已報導，通義千問在過去半年內全球累計下載量突破30億次，當時亦指出下載量並不直接等同於營收或服務市占率。
《商業內幕（Business Insider）》引用Hugging Face的資料報導，2026年開發者的下載量集中在體積較小、穩定性較高的模型，而非最新的大型旗艦模型。這意味著開發現場評估模型時，除了規模，也同樣重視成本、速度與部署穩定性。評論人士認為，這正是中小型企業採用開源模型時的實際考量。
對讀者而言，關鍵在於中國AI模型的擴散，可能連帶影響本地雲端服務與開發基礎設施的選擇。隨著AI更深入開發流程與企業營運，模型單價、部署方式與資料控管，都將直接牽動整體成本結構。
這也呼應本報先前報導的AI導入企業強化成本控管趨勢。當時企業因應AI用量增加，已在檢討代幣（token）額度、模型路由、情境工程（context engineering）與用量監控等做法。
不過，下載量可能因重複部署與自動化流程而虛增，同一模型在不同環境中被重複計入的情況也不能排除，因此單憑下載排名，難以直接判斷企業客戶的實際採用或營收轉換情況。
目前可以確認的是，通義千問已在全球開發者生態系中快速擴散。阿里巴巴的開源策略，正處於美國科技巨頭與中國AI企業爭奪開發者工具與模型儲存庫主導權的競爭格局之中。
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