2026 年，全球 AI 产业正式告别 “百模大战” 与参数竞赛，迈入多模态融合、具身智能爆发、开源生态主导的全新阶段，大模型市场不再为单一的参数规模和榜单分数而狂热。取而代之的，是一个更为冷静、务实的新命题：当技术红利从“训练”转向“应用”，开源生态的完整性与影响力，正成为决定谁能真正“行稳致远”的关键。

在 HuggingFace、GitHub 等平台上，大模型开源早已不只是开放模型权重，数据集、论文、工具链、应用方案、评测体系等全栈技术体系开放正在成为新的趋势。单一模型性能已不再是决胜关键，模型的价值更在于它能否通过开源的数据、完备的系统工具链和公正的评测平台，让开发者真正“用得起、用得好、用得顺”。

正是在这一关键节点，在4月17日举行的2026奇点智能技术大会上，CSDN 联合多家机构重磅发布《2026大模型技术体系综合开源影响力榜单》。榜单跳出 “唯模型、唯性能” 的传统评估逻辑，以数据、模型、评测、系统四大维度、53 项细分指标为标尺，基于 17 大开源平台、13541 条公开数据链路，为行业呈现了一幅全景式的开源生态地图，为产业选型、技术迭代与生态共建提供权威参考坐标，助力中国 AI 开源从“跟跑”到“引领”的全面跨越。

科学评估体系：53 项指标、全透明开源，推动标准走向全球

当下，谈及大模型，人们往往聚焦于模型本身的能力。然而，一个开源大模型的真正影响力，是由其背后的数据、模型、系统、评测四大方面共同决定的 。这即是本次榜单评估的核心理念——将一个模型的技术体系作为整体进行评价。

为此，本次榜单共统计了 53 个指标，数据来源于全球 17 个平台、13541 个链接，力求广泛地采集相关数据，数据统计截止到2026年4月9日。

与去年一样，本次评估强调开放与共建，整个评估方法论及部分数据集已在 GitHub 和 GitCode 上开源，后续将通过社区同行的方式共同迭代。同时，该评价方法已在标准院正式立项团体标准，并计划推动其向行业标准乃至全球标准的方向发展。此外，相关月度数据还会在中国计算机学会（CCF）的《开源战略动态月报》中持续更新，帮助社区洞察大模型技术体系的综合态势。

四大维度分榜权威解读：全栈开源能力成核心竞争力

1. 模型分榜：阿里巴巴登顶，中国开源模型实力超越美国

模型是开源生态的核心，本次分榜单从模态覆盖、下载量、社区热度、硬件适配等维度综合评估。

据2026年3月的下载量占比显示，向量模型以38.4%的占比高居首位，其次是语言模型（31.0%）和多模态模型（17.1%）。这一数据印证了 RAG 等技术的规模化应用，向量模型已成为实际生产环境的关键基础设施。从细分来看：

向量模型：UKP Lab 表现突出，其 all-MiniLM-L6-v2 模型月下载量高达2.02亿次。 语言模型榜首：阿里巴巴的 Qwen2.5-7B-Instruct 以 2338 万次下载量位居第一。其3月下载量最高的三个模型均为 Qwen 系列；meta 方面，Llama-3.1-8B-Instruct 等模型位列前三；DeepSeek 的 R1 系列蒸馏模型也显示出强劲实力。 多模态模型：OpenAI 的 clip-vit-base-patch32 以 1914 万次下载量领跑。

从模型下载量 TOP100 的机构分布看，阿里巴巴以 46 个模型、覆盖 5 种模态的成绩占据绝对领先地位。meta、OpenAI、UKP Lab 和北京智源人工智能研究院 BAAI（其6个模型均为向量模型）紧随其后。值得注意的是，除了商业机构，北京智源人工智能研究院、上海人工智能实验室、清华大学等非营利性组织也在大量贡献模型，构成了中国开源生态的重要力量 。

在大会上，华东师范大学教授、奇点智能研究院开源技术委员会主任王伟表示：“在多模态赛道，尽管 OpenAI 凭借 CLIP 系列长期领先，但其下载量在2025年7月出现“腰斩”，相反，阿里巴巴得益于 Qwen 系列的持续迭代，至2026年3月已超越 OpenAI。从整体来看，在模型开源这一块，中国的整体实力已经超过美国。”

2. 数据分榜：中立机构领跑，数据开放激活产业创新

数据是大模型的 “粮食”，数据分榜重点评估数据集数量、模态多样性、行业覆盖与工具配套。

在开源数据集数量方面，北京智源人工智能研究院（BAAI）以 518 个数据集位居首位，其中多模态数据集 195 个、具身数据集 199 个，展现了全面布局。上海人工智能实验室（241个）和 Google（205个）分列二、三位。

与此同时我们也发现，数据开源呈现出一个明显特征：非营利、中立科研机构更愿意开放数据集，企业则更多将数据视为核心竞争力。数据正从语言主导，加速向多模态、具身智能方向升级。

3. 系统分榜：底层基建成胜负手，国产全栈工具链崛起

模型不只需要权重与数据，更需要训练框架、算子库、编译器、通信库等系统工具支撑，这是大模型落地的关键底座。系统分榜涵盖并行训练框架、算子库、通信库、AI编译器、深度学习框架 5 项子指标。

目前，没有任何一家机构做到全指标覆盖，但已有 Google、百度、智源研究院、华为、微软、OpenAI、阿里共7家机构覆盖了4项。

系统开放程度的核心，在于对 AI 全栈尤其是不同硬件的支撑能力。如果一个模型或系统软件能适配更多硬件，其对产业界的价值就越大。

在这一维度，北京智源人工智能研究院（BAAI）以500个高性能通用算子数量位居算子库首位，并在通信库和AI编译器上优势显著，为其 FlagScale 训练框架提供了坚实底层支撑。

4. 评测平台分榜：标准日趋完善，复现与优化更便捷

评测是模型能力的 “试金石”，开源评测工具与数据集，让开发者可直接复现、优化模型。

在评测平台方面，开源数据集数量持续增长。上海 AI 实验室从2025年1月的19个数据集增长到 34 个，保持领先；智源研究院从 3 个激增至 16 个，增速显著。此外我们也看到，头部机构纷纷开放自研评测工具与数据集，大幅降低了行业验证成本。

综合榜单重磅发布：中国机构包揽冠亚军，全球格局重塑

综合四大维度加权计算，2026 大模型技术体系综合开源影响力榜单如下：

本次榜单呈现出三大核心趋势：

中国力量全面领跑：阿里巴巴、智源研究院、上海 AI 实验室 3 家进入 TOP5，全链条能力领先，成为全球大模型开源生态的关键角色；

全栈开源成为标配：单一模型开放已不够，数据、系统、评测协同开放才是生态核心；

社区共建成为主流：评估方法开源、标准共建，全球 AI 正走向开放协同新阶段。

大模型技术体系的竞争，早已超越单一模型的能力比拼，进入了涵盖数据、模型、系统、评测的全栈生态竞争阶段。本次榜单的发布，不仅为行业提供了技术选型的坐标，更揭示了一个核心趋势：开源、开放、共建，已成为推动AI普惠与创新的核心动力。

未来，榜单将持续更新，紧跟多模态、具身智能、智能体等技术浪潮，不断优化指标体系。我们也邀请全球企业、科研机构、开发者共同参与，一起推动大模型开源生态走向更普惠、更健康、更强大的未来。

在此，本次评选所依据的评估方法与详细数据已在以下仓库公示，欢迎开发者共同参与完善。

GitHub：

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

GitCode：

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

我们鼓励广大参与者共同完善评估方法、推荐数据平台或资源渠道，提升数据完整度与准确性，推动构建可信、可用的中国开源大模型生态基础。