Самые скачиваемые ИИ-модели на Hugging Face 2026

Что показывает этот график. Пятнадцать репозиториев моделей с наибольшим числом загрузок на Hugging Face за последние тридцать дней, прочитанные через публичный API Hub 21 сентября 2026 года в 08:19 UTC. Модель эмбеддингов all-MiniLM-L6-v2 возглавляет список с 251 048 129 загрузками, это в 2,83 раза больше, чем 88 600 335 у второго места, ms-marco-MiniLM-L6-v2, и сама по себе она дает 33,1 процента от 758 585 348 загрузок, которые пятнадцать репозиториев набрали вместе. Восемь из пятнадцати превращают текст в векторы для поиска, ранжирования или классификации, а не пишут текст, и лишь один из пятнадцати, Qwen3-0.6B, является генератором текста в стиле чата.

Как собраны данные. Hub считает загрузки на своей стороне, когда отдает файлы, и ничего не отправляет с компьютера пользователя. Поскольку в одном репозитории много файлов, учитываются только обращения к набору контрольных файлов, чтобы одна загрузка не была посчитана несколько раз: по умолчанию config.json, либо файл, который назначает себе конкретная библиотека, например pytorch_model.bin или adapter_config.json. Каждый HTTP-запрос к контрольному файлу, GET или HEAD, считается одной загрузкой. Файлы GGUF являются исключением: они самодостаточны и не привязаны ни к одной библиотеке, поэтому считается каждый из них, и документация предупреждает, что при клонировании всего репозитория счет удваивается. У библиотеки diffusers собственный фильтр: она учитывает model_index.json вместе с файлами safetensors, ckpt и bin верхнего уровня. На графике показано поле downloads из API, то самое число, которое страница каждой модели выводит как загрузки за последний месяц.

Контекст. Hub публикует и общий исторический итог рядом с месячным. У лидера он составляет 3 915 587 275 загрузок, а у bert-base-uncased от google-bert, пятого здесь с 46 140 403 за последние тридцать дней, он равен 3 238 101 939. Организациям, которым нужна не только публичная цифра, доступен сервис Publisher Analytics, который документация описывает как обезличенные журналы на уровне запросов: они позволяют отделить веса от файлов конфигурации, исключить конвейеры непрерывной интеграции или посчитать уникальных пользователей. Ничего из этого к показанной здесь цифре не применяется.

Ограничения. Загрузка это HTTP-запрос, а не человек: автоматическая сборка, которая тянет модель при каждом запуске, считается каждый раз. Окно составляет тридцать дней, поэтому одна крупная задача может поднять репозиторий в списке, и рейтинг меняется от недели к неделе. Правило контрольного файла к тому же различается у разных библиотек, так что цифры сопоставимы лишь приблизительно. Наконец, список ранжирует репозитории, а не модели. Одни и те же веса часто публикуются несколько раз: как оригинал, как квантованная копия и как сборка из одного файла, и каждая копия набирает собственные загрузки.