QwenのDL数がGemmaの倍近く 5ch「中国ありがとうと言いたい」
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Hugging Faceが2026年1月〜7月のダウンロード統計を公表し、中国製オープンモデルQwenがGemmaの倍近いダウンロード数を記録していたことが分かった。スレでは中国製AIの技術的な立ち位置をめぐって賛否が分かれつつ、実際にローカルLLMへ乗り換えた体験談やサブスク運用のコツをめぐるやり取りが盛り上がった。
Qwen、Kimi、MiniMax……このところ中国製AIモデルの勢いは留まるところを知らない。Hugging Faceが8月14日(米国時間)に発表したオープンモデルの統計情報で、中国製AIモデルがますますシェアを拡大している情勢が明らかになった。
この報告は、AIモデルが多数アップロードされているHugging Faceによるもので、2026年1月から7月31日までのデータを統計している。この間で顕著に見られた動きとしては以下のようなものを挙げている。
フロンティアモデルの増加
出典: pc.watch.impress.co.jp / 元記事はこちら
チャット目的ならGemmaの方が日本語がうまい
コーディング目的ならQwenって所か
使用感はマジでこれ
おいおい
QwenはGemmaよりずっと先輩だぞ
2023年4月の最初からだ
メタのLlama2023年2月に次ぐオープンモデル初期からのキングだ
Gemmaは一年遅れ2024年4月からだ
いうならGemmaがどれだけ追いついたかの視点からだ
中国の台頭とかこのところ中国のなんとかとか
インプレスのwatchも相当の大バカになってるよな
PCやプログラミングの質問は9Bあたりでもネットいらないレベルに会話でやり取りできるけど時事ニュースの質問がLLMはできない
最新ニュースについてローカルLLMに質問するとフェイク扱いしてきて回答が一切とまる
>>4
キングの割には、クローズドにしたら一気に消費者側からの関心を失って慌ててオープン路線に戻ったのだろ
コスパも良いし性能も良いのに乗り換えないやつは時代遅れすぎるだろ
データ抜かれてもいいような仕事してんだなお前んとこ
上場企業は発注不可能やろ
クラウド系いらなくなる
そんなものが信用できるわけないだろ。
LLMなんて
そんなことを質問する用途で
使わんだろw
魔法瓶はどうやって製造するの・真空維持の固定は鉛入り半田なのみたいな純粋科学質問もいずれ広告配慮された情報しか返さなくなる
Gemmaを誰がサーブしてると思ってるんだよ？
オープンモデルの意味もわかってないのに
ほうがいい
とか
Fable5は200ドルプランでもたった1日動かすだけで1週間分のレート制限に到達してしまって全く使い物にならなかった
代わりに今月に入ってからKimi K3の99ドルプランで運用を始めたけど性能はほぼFable5と同等なのにレート制限気にせずに使える様になった
そして昨日からローカルにQwen 3.8 27Bを入れてコーディングとかの軽いタスクを委譲させるようにした
Qwen 3.8 27BはOpus 4.8と大体同じくらいの性能だから何も困らない
ホント中国ありがとうと言いたい気持ち
レポートありがとう
マネさせてもらいます
このレスを読んでうちのマシン（Ryzen AI Pro 370）でも試してみたがQwen3.8 27BはQ3_K_Mでも6tokens/sしか出なかったw
やっぱメモリ帯域は大事ですね
おとなしくOrnith1.0-9Bに戻ります
誰もが通る道だよねぇ
フロンティアモデルとパラメータ数が全然違うのに同等の性能とか、そもそも無理がある
パラメータは知識の量だよ
コーディングのような推論の上限ではないからな
推論が知識からじゃないというのはさすがフラッシュクイズの国日本
パラメータは知識の量って全然違うぞ
教科書読め
色んな人が指摘しているけど、いくら従量のトークン価格が安くなっても、OpenAI含めサブスクプランよりも低コストにはなりにくいよね
ライセンス的に使えないという話であれば分かるんだけど
あと、サブスクなくなったときにどうするという話もあるけど
あのねClaude CodeでのAI agent API利用とかはべ〜つりょ〜きんなの知らないのか
ベンチマークだけで実績なしで台頭もない
State-of-the-Art Coding Agents:
Available in 9B-Dense, 31B-Dense, 35B-MoE, and 397B-MoE
(post-trained on top of Gemma 4 and Qwen 3.5),
achieving state-of-the-art performance among open-source models of comparable size on coding benchmarks such as Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, NL2Repo and OpenClaw.
https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-9B
ここハギングだけで240万ダウンロードだから立派
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Agent Loop 回しても超えないぞ
何セッション回している？
もしかしてシングルなのか？
せっかくなのに
100とか200とかパラレルでずっとだってよ
2枚刺し環境のPC作っても大したことなかったらショックだし
で、海外のGPUクラウドで試してみたいがクレカ情報入れるのが怖い
なんか1万円分ぐらいチャージしないと決済通らないとか更に怖い
ちなみにGPUはGeForceシリーズも選べるが、あれはデータセンタでの利用はライセンスで禁止(ブロックチェーン用途を除く)されているのでヤバい業者だな
さくらインターネットのGPUサーバは安くて安全かと思ったら、個人情報漏洩とか言ってるし
ということで、AWSのGPUインスタンスを借りて検証しようと思ってる
ごちゃごちゃ言ってねーでさっさとやれよ
そのレベルは2023年ごろの話だ
おまえも3年遅い
ローカルLLMのこと？
この文脈ではLLMのことだな
ローカルまでつけるとバツ
AI後進国として中国に依頼するか？w
日本が置いてきぼり？
ならGemmaはどこの国のものだと思ってるのかな
聞いてみたいもんだ
この話題の背景と論点
Hugging Faceの統計は2026年1〜7月のダウンロード数を集計したもので、Qwenは2023年4月、Metaのllama2に次ぐ早期からのオープンモデルであるのに対し、Gemmaは2024年4月公開と後発にあたる。この期間差を踏まえると「中国の台頭」という論調自体への異論もスレには見られた。意見が割れたのは、中国製AIを性能・コスパで積極評価する声と、情報統制下のモデルやデータ流出リスクへの不信を示す声との対立、またローカルLLM運用について「クラウド並みの性能が出た」という体験談と「宣伝ほどの性能は出ない」という反論が併存した点である。押さえておきたいのは、ダウンロード数は必ずしも実利用や性能の高さを示す指標ではないこと、そしてスレで話題になったOrnithのような新興モデルはGemma4やQwen3.5をベースに追加学習した派生モデルであり、完全にゼロから作られたものではない点である。
※本記事は5ch(ビジネスnews+)スレッド「【AI】QwenはGemmaの倍近く――Hugging Face統計にみる、中国製AIの台頭」より抜粋・要約して構成しています。
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