Alisina NawabiAlibaba's open Qwen-modellen zijn in zes maanden meer dan 3 miljard keer gedownload en gaan daarmee Meta en Google voorbij, meldt Bloomberg op basis van een verklaring van Alibaba zelf.
Dat raakt de modelkeuze van elk team dat zelf wil hosten of van Amerikaanse API-rekeningen af wil. Kies je een open model als basis, dan erf je de licentietekst, de jurisdictie en het ecosysteem eromheen. En dat ecosysteem is inmiddels overwegend Chinees. Van de modellen die mensen daadwerkelijk op eigen hardware draaien komt Qwen op 39,6 miljoen downloads per maand, tegen 20,8 miljoen voor Google's Gemma, 7,5 miljoen voor Meta's Llama en 2,6 miljoen voor het Franse Mistral.
Twee tellers, twee getallen
Het getal van 3 miljard komt van Alibaba, niet van een onafhankelijke teller. Het bedrijf gaf het door in een verklaring per e-mail en zegt er niet bij welke platforms zijn meegerekend. Qwen publiceert zowel op Hugging Face als op ModelScope, Alibaba's eigen modelplatform.
Hugging Face telde dezelfde week zelf. In het halfjaarlijkse rapport over de staat van open modellen, gepubliceerd op 14 augustus, staat Qwen over de eerste zeven maanden van 2026 op 2.045 miljoen downloads op de eigen Hub, of 2.061 miljoen als je alle repositories meetelt. Dat is ruwweg twee derde van wat Alibaba noemt, over een langere periode. Uit dezelfde bron haalt Bloomberg dat Google in 2026 op 418 miljoen downloads staat en Meta op 227 miljoen.
Hugging Face zet er zelf een streep onder. Downloads meten activiteit binnen de Hub en zeggen niets over API-gebruik, privé-implementaties of modellen die via andere kanalen verspreid worden. Ze zijn volgens de methodenotitie ook geen directe maat voor kwaliteit, commerciële adoptie of marktaandeel. Wie de mijlpaal leest als marktaandeel, leest iets wat er niet staat.
Wat mensen echt lokaal draaien
De route naar eigen hardware loopt via GGUF, het bestandsformaat van llama.cpp waarmee een groot model op een gewone machine past. In de snapshot van 29 juli, die 57 procent van alle GGUF-downloads dekt, haalt Qwen 39,6 miljoen downloads per maand, bijna twee keer zoveel als Gemma en ruim vijf keer zoveel als Llama. Daaronder wordt het snel dun: DeepSeek staat op 3,5 miljoen, Mistral en Nvidia's Nemotron op 2,6 miljoen, OpenAI's gpt-oss op 1,2 miljoen.
Het is geen aanbodprobleem. Er staan iets meer van Llama afgeleide GGUF-bestanden op de Hub dan van Qwen. Dezelfde schapruimte, een vijfde van het verkeer.
De basis waarop anderen bouwen
Wat de positie vasthoudt is niet Alibaba's eigen productie, maar wat anderen erop bouwen. Op Hugging Face staan 151.448 van Qwen afgeleide modellen, 2,6 keer de hele voetafdruk van Meta en 4,7 keer het aantal Llama-repositories. Google volgt met 82.506. Er komen er elke dag 180 tot 210 bij, het hele jaar door. Van de 28.531 GGUF-omzettingen van Qwen-modellen publiceerde Qwen er zelf 54.
Alibaba's eigen telling van meer dan 460 opengezette modellen en ruim 300.000 afgeleiden ligt ongeveer twee keer zo hoog als wat Hugging Face op de Hub ziet, wat opnieuw wijst op een teller die ModelScope meeneemt.
Voor wie natraint is dat het praktische punt achter het cijfer. Het basismodel dat je kiest bepaalt hoeveel kant-en-klaar werk je aantreft, welke gecomprimeerde versies er al liggen en hoe groot de kans is dat jouw probleem al door iemand anders is opgelost.
Wat er in de licentie staat
Die keuze heeft een tekstuele keerzijde, en die verschilt per model. Alibaba zette Qwen3.8-27B onder een onveranderde Apache 2.0-licentie, zonder omzetgrens en zonder uitgesloten landen, terwijl het vlaggenschip uit dezelfde generatie een eigen licentie draagt waarin bedrijven met meer dan 50 miljoen dollar omzet uit een model-als-dienst of een AI-werkassistent eerst een aparte overeenkomst met Qwen sluiten.
Breder gezien zijn Chinese labs juist de ruimhartigste. Van de 178 Chinese releases boven 20 miljard parameters dit jaar draagt 59 procent Apache 2.0 en 22 procent MIT, en geen enkele een niet-commerciële beperking. Aan de Amerikaanse kant van diezelfde grootteklasse is 29 procent Apache of MIT, zit 41 procent onder eigen voorwaarden en vermeldt 30 procent helemaal geen licentie.
Waarom de mijlpaal blijft groeien
Het patroon versterkt zichzelf. Een brede modelfamilie trekt ontwikkelaars, ontwikkelaars maken afgeleiden, en die afgeleiden maken het ecosysteem aantrekkelijker voor de volgende. Alibaba voedt die lus door Qwen via zijn cloud te verspreiden naar zakelijke klanten in onder meer Zuidoost-Azië en Afrika. Meta en Nvidia brachten de afgelopen weken nieuwe open modellen uit, precies in dezelfde strijd om ontwikkelaars.
Wat er verschuift is niet welk model het hoogst scoort op een benchmark, maar welk model de standaard-startpositie is geworden. Wie open gewichten koos om onder een leverancier uit te komen, houdt die leverancier van zich af maar niet de jurisdictie waaronder het model is gemaakt. Bij een benchmarkscore hoort een test die je kunt overdoen. Bij een downloadmijlpaal horen een licentietekst en een land.
Veelgestelde vragen
Zelf een open model draaien
Welk open model je kiest bepaalt je licentie, je jurisdictie en je onderhoud, en dat is een ontwerpvraag voordat het een technische is. Ik denk mee over die keuze, ontwerp de opzet eromheen en bouw en automatiseer hem daarna ook, self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
