Interconnects发布Artifacts Hub 与 Adoption Dashboard，深度解析开源模型采纳现状

背景

Interconnects长期致力于开源大模型的追踪与分析。此前通过《Artifacts Log》对Kimi K3、GLM 5.2、DeepSeek R1等热点模型进行回顾，累计覆盖数千模型。为进一步提升生态透明度，团队在与AI验证初创VAIL合作的基础上，推出两款全新免费服务。

核心功能

• Artifacts Hub：聚合过去两年内在Hugging Face发布的792个文本及多模态模型，展示：
  • 模型在Open Router的推理代币消耗；
  • 基于Artificial Analysis的Intelligence Index智能指数；
  • 采用率指标（RAM）对下载量进行时间‑规模归一化；
  • VAIL相似度指数，帮助快速定位同代或同族模型。
• Adoption Dashboard：实时更新的交互式仪表盘，按国家、地区、组织维度统计模型下载量与衍生模型数量，突出美国‑中国的采纳差距及新兴玩家的崛起。

数据亮点

“在GLM‑5.2的页面中，用户可以一眼看到其在Intelligence Index上的得分落后于同类前沿模型约15%，并与Open Router的采纳率进行横向对比。” — Interconnects团队

Dashboard数据显示，2023‑2025年间，美国地区的开源模型下载量占比约为68%，而中国仅为22%，其余分布在欧洲与东南亚。

市场意义

开源大模型的使用成本仍高于商业化模型，透明的数据有助于企业评估成本‑效益，推动更具竞争力的本地部署方案。与此同时，MoE（Mixture‑of‑Experts）等巨型模型的采纳趋势也在此平台上得到量化，为研究者提供了真实的市场反馈。

业界反响

自上线首日，即有超过30家AI创业公司和科研机构通过邮件或GitHub Issue表达合作意向，期待将Hub数据嵌入内部评估流程。Hugging Face官方也在Twitter上转发了项目链接，称其为“提升开源模型可视化的里程碑”。

结语

Interconnects将持续迭代这两款工具，计划在未来加入模型安全评分和成本估算模块，以帮助生态参与者更全面地把握开源模型的价值与风险。