Какие нейросети скачивают чаще всего
Сколько раз модель скачали с Hugging Face за месяц: что люди ставят себе на сервер и запускают сами.
ЛидерQwen3 VL 8B Instruct
Моделей в списке50
Загрузок у лидера19,5 млн
С лицензией49
Почему в верхних строках нет флагманов
Скачивают то, что можно запустить у себя: на своём сервере, без оплаты по токенам и без передачи данных наружу. Поэтому наверху небольшие открытые модели. Флагманы работают только через чужой API — скачивать там нечего.
| Модель | Загрузокза месяц | Отметокна Hugging Face | Лицензия | Индексинтеллекта |
|---|---|---|---|---|
| 1Qwen3 VL 8B InstructQwen/Qwen3-VL-8B-Instruct | 19,5 млн | 1 тыс. | apache-2.0 | 7,3 |
| 2Qwen3 8BQwen/Qwen3-8B | 12,9 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | 5,2 |
| 3Gemma 4 26B A4Bgoogle/gemma-4-26B-A4B-it | 9,9 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | 16,7 |
| 4Qwen2.5-7B-InstructQwen/Qwen2.5-7B-Instruct | 9,7 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | — |
| 5Qwen3.5 9BQwen/Qwen3.5-9B | 9,3 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | 13,3 |
| 6Gemma 4 31Bgoogle/gemma-4-31B-it | 9,1 млн | 4 тыс. | apache-2.0 | 14,7 |
| 7Qwen3.8 27BQwen/Qwen3.8-27B | 7,4 млн | 16 тыс. | apache-2.0 | 20,2 |
| 8Llama-3.2-1B-Instructmeta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct | 7,0 млн | 2 тыс. | llama3.2 | — |
| 9gpt-oss-20bopenai/gpt-oss-20b | 6,7 млн | 5 тыс. | apache-2.0 | 10,0 |
| 10Meta*-Llama-3.1-8B-Instructmeta-llama/Meta*-Llama-3.1-8B-Instruct | 5,9 млн | 8 тыс. | llama3.1 | — |
| 11gpt-oss-120bopenai/gpt-oss-120b | 5,1 млн | 5 тыс. | apache-2.0 | 10,2 |
| 12Qwen3 32BQwen/Qwen3-32B | 5,0 млн | 747 | apache-2.0 | 7,2 |
| 13DeepSeek V4 Flash 0731deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 | 4,2 млн | 4 тыс. | mit | 34,3 |
| 14Qwen3.6 27BQwen/Qwen3.6-27B | 3,6 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | 19,8 |
| 15Qwen3.6 35B A3BQwen/Qwen3.6-35B-A3B | 3,3 млн | 3 тыс. | apache-2.0 | 15,2 |
| 16GLM-5.3-Flashzai-org/GLM-5.3-Flash | 2,9 млн | 2 тыс. | mit | 41,8 |
| 17DeepSeek V3.2deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 | 2,4 млн | 1 тыс. | mit | 16,0 |
| 18Kimi K3moonshotai/Kimi-K3 | 2,1 млн | 11 тыс. | other | 30,1 |
| 19Qwen3.5 35B A3BQwen/Qwen3.5-35B-A3B | 1,9 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | 19,3 |
| 20Qwen3.5 27BQwen/Qwen3.5-27B | 1,9 млн | 1 тыс. | apache-2.0 | 22,9 |
| 21Qwen3 14BQwen/Qwen3-14B | 1,9 млн | 474 | apache-2.0 | 6,4 |
| 22GLM-4.7-Flashzai-org/GLM-4.7-Flash | 1,9 млн | 2 тыс. | mit | 14,9 |
| 23Llama-3.2-3B-Instructmeta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct | 1,8 млн | 3 тыс. | llama3.2 | — |
| 24gemma-3-4b-itgoogle/gemma-3-4b-it | 1,8 млн | 2 тыс. | gemma | — |
| 25Qwen3 30B A3BQwen/Qwen3-30B-A3B | 1,8 млн | 944 | apache-2.0 | 7,6 |
| 26DeepSeek-V4-Flashdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | 1,6 млн | 2 тыс. | mit | — |
| 27Ternary-Bonsai-2-27B-ggufprism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf | 1,5 млн | 1 тыс. | apache-2.0 | — |
| 28MiniMax-M2.7MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | 1,5 млн | 1 тыс. | other | 22,8 |
| 29Qwen2.5-Coder-32B-InstructQwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct | 1,3 млн | 2 тыс. | apache-2.0 | — |
| 30DeepSeek V3deepseek-ai/DeepSeek-V3 | 1,1 млн | 4 тыс. | — | 8,5 |
| 31DeepSeek V3 0324deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 | 991 тыс. | 3 тыс. | mit | 9,7 |
| 32GLM-5.2zai-org/GLM-5.2 | 974 тыс. | 5 тыс. | mit | 22,4 |
| 33GLM-5.3zai-org/GLM-5.3 | 947 тыс. | 2 тыс. | other | 34,3 |
| 34Llama-3.3-70B-Instructmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct | 916 тыс. | 3 тыс. | llama3.3 | — |
| 35Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | 773 тыс. | 839 | apache-2.0 | — |
| 36DeepSeek-R1deepseek-ai/DeepSeek-R1 | 760 тыс. | 14 тыс. | mit | — |
| 37DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp | 743 тыс. | 922 | mit | — |
| 38Qwen3.8-Flash-NextQwen/Qwen3.8-Flash-Next | 743 тыс. | 5 тыс. | other | — |
| 39NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 | 678 тыс. | 822 | other | — |
| 40Phi-4microsoft/phi-4 | 670 тыс. | 2 тыс. | mit | 5,9 |
| 41gemma-3-12b-itgoogle/gemma-3-12b-it | 610 тыс. | 836 | gemma | — |
| 42UI-TARS-1.5-7BByteDance-Seed/UI-TARS-1.5-7B | 605 тыс. | 605 | apache-2.0 | — |
| 43DeepSeek-V4-Prodeepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro | 583 тыс. | 6 тыс. | mit | — |
| 44Nemotron 3.5 Lightningnvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 | 576 тыс. | 215 | other | 12,9 |
| 45Qwen3 Coder 30B A3B InstructQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 569 тыс. | 1 тыс. | apache-2.0 | 9,6 |
| 46Qwen3 Coder NextQwen/Qwen3-Coder-Next | 521 тыс. | 2 тыс. | apache-2.0 | 9,2 |
| 47Qwen3 VL 30B A3B InstructQwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | 483 тыс. | 601 | apache-2.0 | 7,9 |
| 48DeepSeek V4.1 Flashdeepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash | 482 тыс. | 3 тыс. | mit | 24,7 |
| 49Kimi K2.6moonshotai/Kimi-K2.6 | 476 тыс. | 2 тыс. | other | 27,0 |
| 50Inkling Smallthinkingmachines/Inkling-Small | 472 тыс. | 408 | apache-2.0 | 25,7 |
Можно ли брать в свой продукт: лицензии
Лицензия отвечает на вопрос, можно ли использовать модель в своём продукте и на каких условиях. Проверять её нужно до внедрения, а не после.
- apache-2.0 — 24 модели
- mit — 12 моделей
- other — 7 моделей
- llama3.2 — 2 модели
- gemma — 2 модели
- llama3.1 — 1 модель