오픈 모델 생태계 현황: 중국 Qwen 다운로드 1위, 미국은 라마 의존

핵심 메시지

• 허깅페이스에서 상위 모델들의 다운로드·파인튜닝 데이터를 긁어 오픈 모델 생태계를 8개 그래프로 요약했다.
• 지난여름 중국 오픈 모델의 누적 다운로드가 미국을 추월했고 그 격차는 계속 벌어지고 있으며, 그 중심에는 Qwen이 있다.
• 미국 생태계는 2025년 이렇다 할 신규 출시가 없었던 라마(Llama)의 옛 배포에 의존하고 있어 겉보기와 달리 취약하다.
• Qwen은 소형 모델과 전체 다운로드에서 압도적이지만, 100B~600B급 대형 모델에서는 딥시크(R1·V3)가 훨씬 많이 다운로드된다.
• 지능(성능) 기준 상위 오픈 모델은 여전히 중국(Kimi·딥시크·Qwen·MiniMax)이 차지하며, 발표자는 미국의 오픈 생태계 투자를 촉구한다.

쉽게 이해하기

발표자는 허깅페이스(Hugging Face)에서 주요 모델 제공사의 다운로드 기록과 메타데이터를 대규모로 긁어 모아, 오픈 소스 모델 생태계의 현주소를 여덟 개의 간단한 그래프로 정리했다. 허깅페이스에서는 사람이든 자동화 시스템이든 모델·데이터셋 파일을 내려받거나 읽을 때마다 다운로드로 집계되며, 이를 시간축으로 쌓으면 어떤 진영이 실제로 쓰이는지 그림이 드러난다.

가장 큰 흐름은 중국의 부상이다. 지난여름 MiniMax·GLM·Qwen 등이 잇달아 새 모델을 내놓으면서 중국 오픈 모델의 누적 다운로드가 미국을 넘어섰고, 이후 격차는 좁혀지기는커녕 오히려 가속되고 있다. 이 성장의 중심에는 다양한 크기의 모델을 쏟아내는 Qwen이 있다.

반대로 미국 생태계는 라마(Llama)에 크게 기대고 있다. 라마는 2025년 내내 성공적이라 할 신규 출시가 없었는데도 2026년 현재 미국 안에서 월간 다운로드가 가장 많은 모델로 남아 있다. 다만 이는 대부분 과거에 배포된 모델이 계속 쓰이는 것이어서, 새 모델이 나오지 않는 한 이 우위는 점점 위태로워진다.

Z.AI·엔비디아·Kimi(문샷)·MiniMax 같은 새 진영은 올해 딥시크보다 나은 모델까지 내놓고 있지만, 오래된 채택 지표에서는 Qwen·라마·딥시크 같은 기존 이름을 아직 밀어내지 못하고 있다. 그 와중에 OpenAI가 내놓은 GPT-OSS(20B·120B)는 여러 지표에서 측정될 만큼 존재감을 보여, 발표자는 OpenAI가 더 많은 모델을 공개하기를 바란다고 말한다.

세부를 보면 Qwen은 소형 모델(0.6B~4B의 Qwen3 다섯 종)에서 12월 한 달 다운로드만으로 OpenAI·미스트랄·엔비디아·Z.AI·MiniMax·Kimi의 최신 모델을 모두 합친 것보다 많았고, 파인튜닝 횟수에서도 압도적이다(Qwen3 0.6B는 500회 넘게 파인튜닝됨). 그러나 100B~600B급 대형 모델에서는 딥시크(R1·V3)가 수백 배 많은 다운로드를 기록하며, 이 대형 구간이 Qwen의 약점으로 남아 있다.

주요 인사이트

• 다운로드·파인튜닝 같은 실제 사용 지표로 보면 오픈 모델 경쟁의 승자는 벤치마크 점수가 아니라 "얼마나 많이 배포·재사용되는가"로 갈린다.
• 미국의 오픈 모델 우위는 신제품이 아니라 라마의 과거 배포 관성에 의존하고 있어, 신규 출시가 멈추면 빠르게 흔들릴 수 있는 구조적 취약점을 안고 있다.
• Qwen은 소형·범용 구간을, 딥시크는 초대형 구간을 장악하는 식으로 오픈 생태계 안에서도 크기별로 지배자가 나뉜다.
• 지능 기준 상위 오픈 모델 다수가 중국산이라는 점(아티피셜 애널리시스 지수, LMArena 상위 10)은 오픈 모델 리더십이 지정학적 사안이 되고 있음을 보여준다.

자주 묻는 질문

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