Analiza stanja otvorenih AI modela: pozornost se ne podudara s prihvaćanjem
Hugging Face je objavio svoju analizu koja pokazuje koje modele developeri zaista koriste, a koliko se to u praksi razlikuje od medijski napuhanih lansiranja pojedinih modela
Najnovija analiza platforme Hugging Face, koja pokriva razdoblje od siječnja do kolovoza ove godine, ukazuje na dinamične promjene u ekosustavu otvorenih AI modela. Dok su američki laboratoriji poput Mete i Nvidije tradicionalno predvodili razvoj, kineski istraživački timovi preuzeli su primat u izdanju najnaprednijih (frontier) modela velikog broja parametara. Model Qwen postao je novi de facto standard u području otvorenih modela s preko 151.000 izvedenih inačica, čime je nadmašio dosadašnjeg lidera, obitelj modela Llama kompanije Meta.
Korištenje ne prati interes
Analiza podataka s platforme otkriva i jednu zanimljivost – jasnu razliku između medijskog interesa i stvarne praktične primjene modela. Dok novi modeli sa stotinama milijardi parametara prikupljaju reakcije i lajkove unutar zajednice, stabilni i manji modeli ipak čine dominantnu većinu stvarnih preuzimanja i integracija u proizvodne sustave. Modeli s manje od jedne milijarde parametara čine čak 83% svih preuzimanja u povijesti ove platforme, dok najveći modeli iznad 100 milijardi parametara tu sudjeluju sa svega 1%.
Lajkovi i preuzimanja označavaju dvije potpuno različite aktivnosti unutar zajednice. Lajk predstavlja izraz interesa i prvenstveno se dodjeljuje novim naprednim modelima u tjednima nakon objave, dok preuzimanje označava model integriran u automatizirane radne procese koji se redovito izvršavaju.
Usporedba 25 vodećih repozitorija prema broju preuzimanja i 25 vodećih prema broju lajkova u 2026. godini pokazuje da se samo jedan repozitorij nalazi na obje liste. Podaci o preuzimanjima u promatranom sedmomjesečnom razdoblju otkrivaju da niti jedan model objavljen 2026. godine nije ušao među 25 najpreuzimanijih, dok čak 13 modela s te liste datira još iz 2022. godine.
Napredak alata za lokalno pokretanje, primarno u okviru projekta llama.cpp, omogućio je da se iznimno veliki modeli pokreću na infrastrukturi krajnjih korisnika. Kineski laboratoriji poput Moonshota, MiniMaxa i Alibaba Qwena izbacuju modele od preko milijardu do nekoliko bilijuna parametara pod izrazito otvorenim licencama. Usporedno s time, hardverski proizvođači poput AMD-a i Nvidije predvode objavu novih otvorenih repozitorija u SAD-u kako bi osigurali optimizaciju otvorenih modela za vlastite čipove.
Novi val autonomnih agenata
Posebno istaknut trend u izvješću jest pojava autonomnih softverskih agenata kao primarnih korisnika platforme Hugging Face. Podaci o prometu pokazuju da agenti poput Claude Codea i Codexa čine sve veći udio u pretraživanju, preuzimanju i analizi podataka. Udjeli pojedinih agenata drastično variraju iz mjeseca u mjesec, što ukazuje na izrazito dinamično tržište bez etabliranih lidera.
Ovaj zaokret stvorio je i nove sigurnosne izazove, uključujući prvi zabilježeni slučaj u kojem je autonomni agent samostalno izveo napad na infrastrukturu platforme – slučaj zbog kojeg je Hugging Face posljednjih tjedana vrlo često na naslovnicama.
