Hugging Face가 공개한 2026 여름 기준 공개된 AI 모델 보고서: 좋아요와 다운로드는 서로 다른 경제입니다

9bow · 8월 20, 2026, 10:00오전

Hugging Face 2026 여름 오픈 모델 보고서 소개

Hugging Face가 2026년 1월부터 8월까지 자사 Hub에서 관측한 오픈 모델 생태계의 변화를 6개의 발견으로 정리한 State of Open Models: Summer 2026 Observations를 공개했습니다. 반년 주기로 나오는 이 보고서의 특징은 업계 관계자 인터뷰나 벤치마크 리더보드가 아니라 Hub의 실제 활동 로그, 즉 저장소 생성, 다운로드, 좋아요, 파생 모델 생성, 라이브러리 태그 선언을 원자료로 삼는다는 점입니다. 어떤 모델이 화제인지가 아니라 어떤 모델이 실제로 파이프라인에 꽂혀 있는지를 볼 수 있는 자료라서, 모델을 고르고 배포해야 하는 입장에서는 리더보드보다 실용적인 정보를 담고 있습니다.

이번 보고서는 2026년 봄 보고서의 후속편입니다. 봄 보고서가 오픈소스 AI의 지형 변화, 즉 중국이 월간 다운로드에서 미국을 앞지른 사건과 산업계 비중이 70%에서 37%로 내려가고 개인 및 무소속 개발자의 비중이 17%에서 39%로 올라간 구조 변화를 다뤘다면, 이번 여름 보고서는 그 지형 위에서 벌어진 7개월간의 움직임을 훨씬 좁고 구체적인 수치로 좁혀 봅니다. 작성자는 Hub의 중국 생태계를 담당하는 Adina Yakefu, 멀티모달 아트 팀의 Apolinário Passos, 정책 및 사회적 영향 책임자인 Irene Solaiman 세 사람입니다.

먼저 전체 규모를 보겠습니다. 이 기간에 공개 모델 저장소는 243만 개에서 296만 개로, 데이터셋은 71만 1천 개에서 100만 개로, Spaces는 100만 개에서 144만 개로 늘었습니다. 다만 이 성장의 분포는 극단적으로 치우쳐 있습니다. 전체 모델의 약 85.6%는 누적 다운로드가 200회 미만이고, 상위 1.5%의 저장소가 전체 다운로드의 99.2%를 차지합니다. 아래에 이어지는 모든 발견은 이 형태 안에서 벌어지는 일이라는 전제를 깔고 읽어야 합니다.

데이터셋 증가 곡선은 이 가속을 한눈에 보여줍니다. 1만 개를 넘긴 시점이 2022년 10월, 10만 개가 2024년 2월, 50만 개가 2025년 9월인데 100만 개는 그로부터 1년이 채 지나지 않아 도달했습니다. 자연어 처리(NLP)가 여전히 가장 큰 덩어리이지만 컴퓨터 비전, 멀티모달, 오디오, 강화학습(Reinforcement Learning), 정형 데이터(Tabular)가 각자 층을 쌓아 올리며 뒤를 받치고 있습니다.

발견 1. 프런티어가 빠르게 움직입니다: 천장을 정하는 쪽은 중국입니다

예전에는 랩이 오픈 모델을 내는 경로가 정해져 있었습니다. 작은 모델로 시작해 신뢰를 얻고, 규모를 키우며 위로 올라가는 식이었습니다. 2026년에 여러 중국 랩은 이 단계를 통째로 건너뛰었습니다.

"2026년 거의 모든 달에서, 중국 랩이 공개한 가장 크고 성능이 좋은 오픈 모델은 미국 랩이 공개한 어떤 모델보다도 컸습니다."

"In almost every month of 2026, the largest and most performant open model from a Chinese lab was larger than any model an American lab released."

수치로 보면 중국의 월간 상한선은 7,540억에서 2조 7,800억 파라미터 사이를 오갔습니다. 같은 기간 미국 모델은 7개월 중 5개월 동안 1,300억 파라미터를 넘지 못했고, 예외는 5월과 6월의 Nemotron 3 Ultra(5,610억)와 7월의 Inkling뿐이었습니다. 위 차트에는 Kimi-K2.5, GLM-5, Qwen3.5-397B, Kimi-K2.6, DeepSeek-V4-Pro, Ling-2.6-1T, MiMo-V2.5-Pro, GLM-5.2, LongCat-2.0, Kimi-K3 같은 이름이 파란 점으로 촘촘히 박혀 있고, 주황 점으로 표시된 미국 모델은 Trinity-Large, Nemotron 3 Super, Nemotron 3 Ultra, Inkling 네 개뿐입니다.

위 차트를 통해 랩이 두 진영으로 갈리는 것을 알아볼 수 있습니다. Moonshot, MiniMax, Xiaomi, Z.ai는 70B 이하를 거의 내지 않습니다. 개발자가 이 랩들과 처음 만나는 지점이 자기 장비로는 돌릴 수 없는 모델이라는 뜻입니다. 반대편에는 Tencent와 Alibaba Qwen이 있고, 이 둘은 1B 미만부터 위로 전 구간을 덮습니다.

랩	2026년 공개 모델 수	그중 70B 초과	최대 공개 규모
Tencent	59개	6개	299B
Alibaba (Qwen)	51개	8개	403B
Ant Group	44개	14개	1T
DeepSeek	20개	7개	1.7T
Meituan	16개	9개	1.8T
Z.ai	9개	6개	754B
ByteDance	8개	0개	31B
Xiaomi	7개	6개	1T
Moonshot (Kimi)	4개	4개	2.8T
MiniMax	4개	4개	440B

집계 대상은 파라미터 수를 명시한 2026년 1월 1일부터 7월 31일까지의 공개분입니다. 공개 수와 최대 규모가 반대로 움직이는 것이 이 표의 핵심입니다. 가장 많이 공개한 Tencent의 최대 규모가 299B로 가장 작고, 4개만 공개한 Moonshot의 최대 규모가 2.8T로 가장 큽니다.

첫 번째 진영이 가능해진 배경은 두 가지입니다. 하나는 크게 만드는 일 자체가 더 이상 차별점이 아니게 된 것입니다. Xiaomi와 Ant Group, Meituan이 올해 모두 1조 파라미터를 넘겼는데, 이 셋 중 어느 곳도 1년 전에는 오픈 웨이트 진영에서 이름이 알려진 회사가 아니었습니다. 다른 하나는 작은 모델을 내지 않아도 사용자에게 닿을 수 있게 된 것입니다. 커뮤니티의 양자화(Quantization) 계층이 며칠 안에 거대 모델을 실행 가능한 형태로 바꿔 놓기 때문인데, 이 의존 관계는 뒤에서 다시 다룹니다.

그래서 규모 프로필은 이제 능력의 표시가 아니라 의도의 표시로 읽힙니다. 프런티어만 내는 포트폴리오는 벤치마크 순위와 API 수요에 모든 것을 겁니다. 전 구간을 덮는 포트폴리오는 개발자들이 표준으로 삼는 모델 패밀리가 되겠다는 베팅입니다. 둘 다 합리적인 선택이고, 노리는 결과가 서로 다를 뿐입니다.

미국의 오픈 모델 공개는 하드웨어 회사가 끌고 갑니다

미국이 오픈소스에서 빠진 것은 아닙니다. 다만 무게중심이 옮겨 갔습니다.

올해 신규 오픈 모델을 가장 많이 공개한 두 조직은 칩을 만드는 회사, 즉 AMD와 NVIDIA입니다. 각각 200개가 넘는 신규 모델 저장소를 내며 나머지를 크게 앞질렀고, 3위인 LiquidAI가 100개 남짓입니다. 그 뒤로 Alibaba, AllenAI, Baidu, Microsoft가 90~100개 구간에 몰려 있고 Qualcomm, Google, Meta가 50~70개 구간입니다. 하드웨어 벤더가 오픈 모델을 칩을 파는 수단으로 인식하기 시작한 결과입니다. 자기 하드웨어에 최적화되어 있고 누구나 무료로 받을 수 있는 모델은 그 하드웨어가 실제로 작동한다는 가장 분명한 증거가 됩니다. AMD가 자사 Instinct GPU에서 처음부터 학습한 Instella-MoE나 LiquidAI가 휴대폰에서 돌아가도록 만든 LFM2.5-2.6B가 그 증거에 해당합니다.

NVIDIA처럼 하드웨어와 인프라를 다루는 조직이 경쟁력 있는 모델을 직접 학습시켜 가중치까지 여는 흐름도 넓어지고 있습니다. 보고서는 NVIDIA의 Nemotron 패밀리가 높은 성능을 낸다고 평가합니다. 오래된 오픈소스 진영의 축이었던 Meta도 30B 규모의 Muse Glimmer로 다시 발을 들였습니다. 이 모델은 ExecuTorch를 통한 온디바이스 에이전트 실행 사례로 커뮤니티에 이미 소개된 적이 있습니다.

프런티어 규모에서 올해 공개된 미국의 100B 초과 모델 중 일부는 중국 모델 위에 올려 만들었거나 중국 랩의 산출물을 활용했습니다. Thinking Machines Lab의 Inkling(9,520억)이 그런 경우이고, 순수하게 자체 개발된 주요 미국 모델로는 Nemotron 3 Ultra(5,610억), Nemotron 3 Super(1,240억), Arcee AI의 Trinity-Large(3,990억)가 꼽힙니다.

AMD가 기여한 것은 주로 변환 작업이었습니다. 보고서는 이 작업을 낮게 보지 않습니다. 1조 파라미터급 모델이 미국 하드웨어에서 효율적으로 돌아가게 만드는 일이고, 그 자체가 배포 및 최적화 계층(distribution and optimization layer) 이라는 독립된 역할이기 때문입니다. 같은 일이 방향만 바뀌어 중국에서도 벌어지고 있습니다. 중국 오픈 모델은 점점 자국산 칩에 맞춰 최적화되고 있고, 모델이 특정 하드웨어 생태계를 전제로 설계되는 흐름은 양쪽에서 동시에 진행됩니다.

한편 소형 모델과 임베딩 모델까지 범위를 넓히면 그림이 또 달라집니다. Google, Microsoft, IBM Granite, 그리고 OpenAI의 구형 비전 및 음성 모델이 연간 수억 회 단위의 다운로드를 만들어 내고 있어서, 보고서는 이 층까지 포함하면 미국의 오픈소스 AI는 성장하고 있다고 정리합니다.

발견 2. 관심은 채택이 아닙니다: 좋아요와 다운로드는 서로 다른 경제입니다

이번 보고서에서 가장 실무적으로 유용한 발견입니다. 연구팀은 올해 누적 다운로드 상위 25개 모델 저장소와 좋아요 상위 25개 저장소를 각각 뽑아 겹치는 항목을 셌습니다.

"정확히 한 개의 저장소만 두 목록에 함께 나타났습니다."

"Exactly one repository appears in both lists."

위 산점도에서 두 무리가 대각선으로 완전히 갈라져 있는 것이 눈에 띕니다. 왼쪽 위의 밝은 파란 무리에는 Kimi-K3, FLUX.1-dev, DeepSeek-R1처럼 좋아요는 1만 개에 가깝지만 다운로드는 상대적으로 적은 모델이 모여 있고, 오른쪽 아래의 짙은 파란 무리에는 bert-base-uncased, electra-base-discriminator, mobilenetv3_small_100처럼 좋아요는 수백 개에 그치지만 다운로드는 억 단위인 모델이 모여 있습니다. 차트는 왼쪽 위 무리에 ATTENTION, 오른쪽 아래 무리에 PRODUCTION 이라는 라벨을 붙여 두었습니다.

집계 방식이 이 발견의 강도를 결정합니다. 연구팀은 누적 다운로드가 아니라 2026년 1월 7일부터 7월 29일까지의 창(window) 안에서 발생한 다운로드만 셌습니다. 오래 존재했다는 이유만으로 점수를 얻는 일을 막으려는 조치이고, 출시 시점을 통제하고 나서도 분리는 오히려 더 선명해졌습니다. 2026년에 공개된 모델 중 다운로드 상위 25위에 든 것은 하나도 없고, 25개 중 13개는 2022년에 나온 모델입니다. all-MiniLM-L6-v2는 7개월간 15억 5천만 회 내려갔지만 좋아요는 5,156개였고, Kimi-K3는 좋아요 하나당 약 60회 내려갔습니다. 2.8조 파라미터 규모로 가중치와 기술 문서가 모두 공개된 모델이 받은 관심의 크기와 실제로 그 가중치를 내려받아 돌린 횟수 사이의 거리입니다.

다운로드 상위 목록에 어떤 이름이 올라와 있는지가 이 분리의 성격을 알려 줍니다. bert-base-uncased, electra-base-discriminator, all-MiniLM-L6-v2, mobilenetv3_small_100 같은 모델은 어느 것도 최신 세대가 아니고 어느 것도 화제의 중심에 있지 않습니다. 대신 문서 임베딩, 텍스트 분류, 온디바이스 이미지 인식처럼 한 번 붙여 두면 매일 같은 자리에서 돌아가는 작업을 담당합니다. 이런 모델은 성능이 조금 더 좋은 후속 모델이 나와도 교체되지 않습니다. 교체 비용이 성능 이득보다 크기 때문이고, 이미 검증된 출력 분포에 의존하는 하위 시스템이 붙어 있기 때문입니다.

두 숫자는 서로 다른 행동을 기록합니다. 좋아요는 이 공개가 중요하다는 표시이고 모델이 나온 뒤 몇 주 동안 프런티어 모델로 몰립니다. 다운로드는 이것이 정기적으로 돌아가는 파이프라인에 꽂혀 있다는 표시이고 작고 안정적인 모델에 수년에 걸쳐 쌓입니다. 그래서 좋아요는 커뮤니티가 무엇에 주목하는지 읽는 데 적합한 지표이고, 다운로드는 이 분야가 지금 무엇에 의존하고 있는지 읽는 데 적합한 지표입니다. 보고서는 한쪽을 다른 쪽의 대리 지표로 쓰는 것이 Hub를 다루는 글에서 가장 흔한 실수이며, 자기들이 예전에 쓴 글도 여기서 예외가 아니었다고 적었습니다.

같은 분리는 발행 주체 수준에서도 나타납니다. 중국 프런티어 랩들은 Hub에서 무거운 구간이 다운로드 물량을 지탱하는 유일한 계정군입니다. MiniMax의 2026년 다운로드는 사실상 전부가 70B 초과 모델이고, Moonshot은 88%, DeepSeek은 55%, Z.ai는 39%가 그렇습니다. 미국의 큰 계정 중에는 이런 모양이 하나도 없습니다. Google, Microsoft, IBM Granite는 2026년 다운로드 중 70B 초과 비중이 사실상 0에 가깝고 NVIDIA와 Meta도 각각 14%와 9%입니다. 참고로 BAAI는 2026년 다운로드 5억 1,900만 회의 98%가 1B 미만 모델이라는 정반대 극단을 보여줍니다.

절대량으로 옮기면 차이가 더 분명해집니다.

랩	2026년 다운로드	규모 전략	70B 초과 비중
Qwen (Alibaba)	20억 4,500만 회	1B 미만부터 프런티어까지 전 구간	약 4%
BAAI	5억 1,900만 회	소형 임베딩 중심	0%
DeepSeek	1억 8,600만 회	중형과 프런티어	55%
Z.ai	7,800만 회	중형과 프런티어	39%
Moonshot	3,700만 회	프런티어 전용	88%
MiniMax	1,400만 회	프런티어 전용	100%

Moonshot의 프런티어 전용 포트폴리오가 올해 3,700만 회를 기록한 데 비해, 규모 전 구간을 덮는 Qwen의 공개 전략은 20억 4,500만 회에 도달했습니다. 약 55배 차이입니다. 이 20억 4,500만 회는 파라미터 수를 명시한 저장소만 센 값이고, 모든 저장소를 포함하면 20억 6,100만 회입니다. 2조 4천억 파라미터의 Qwen3.8-Max부터 27B 같은 작은 변종까지 패밀리를 계속 넓히는 전략이 여러 용도를 한꺼번에 덮는 데 초점을 맞추고 있음을 보여 줍니다.

시간도 중요한 변수입니다. 대부분의 모델은 공개 직후 사용량이 급격히 떨어진 뒤 길고 꾸준한 롱테일로 이어집니다. 모델의 채택 수준은 사실상 초기 몇 달 안에 결정됩니다. 오늘의 다운로드 물량이 최신 모델이 아니라 시간이 지나며 인프라가 되어 버린 소수의 모델에서 나오는 이유가 여기 있습니다.

발견 3. 가중치 공개는 값이 쌓이는 위치를 옮깁니다

프런티어 모델이 라이선스 사업이라면 가장 큰 모델에 가장 엄격한 조건이 붙어 있어야 합니다. 데이터는 다른 이야기를 합니다.

올해 공개된 20B 초과 중국 모델 178개 중 59%가 Apache License 2.0, 22%가 MIT License이고, 비상업적 사용 제한을 붙인 사례는 거의 없습니다. DeepSeek과 Z.ai는 7천억에서 1조 6,500억 파라미터 사이의 모델을 조건 없는 MIT로 내놓았습니다. 중국 랩들은 가장 큰 모델을 가장 작은 모델과 거의 같은 정도로 관대하게 열어 두고 있고, 미국 랩이 같은 규모 구간에서 붙이는 조건보다도 관대합니다. 미국 쪽 20B 초과 구간을 보면 Apache나 MIT가 29%, 자체 커스텀 조건이 41%, 아무것도 선언하지 않은 경우가 30%입니다.

구분	Apache 2.0	MIT	기타 및 커스텀	미선언	표본 수
중국 랩, 20B 초과	59%	22%	10%	9%	178개
중국 랩, 20B 이하	70%	4%	6%	20%	277개
미국 랩, 20B 초과	20%	9%	41%	30%	250개
미국 랩, 20B 이하	27%	8%	39%	26%	1,224개

위 표에서 한 가지 더 눈에 띄는 것은 미선언 비율입니다. 중국 랩의 20B 이하 모델은 20%, 미국 랩은 20B 초과에서 30%, 20B 이하에서 26%가 라이선스를 아예 선언하지 않았습니다. 조건이 까다로워서 쓰기 어려운 것과 조건이 없어서 판단할 근거가 없는 것은 다른 문제인데, 실무에서는 후자가 더 곤란한 경우가 많습니다. 사내 검토를 통과시키려면 명시된 조건이 필요하기 때문입니다.

다만 최근 몇 주 사이에 정말 큰 모델에서 이 흐름이 바뀌기 시작한 신호가 관측됩니다. Kimi K3와 Qwen3.8-Max 2.4T가 라이선스에 비상업적 제한과 수익 배분(revenue share) 요건을 넣기 시작했습니다. 모델을 받아 서비스에 올리기 전에 라이선스를 다시 읽어야 하는 이유가 하나 늘었다는 뜻입니다.

"이 공개들이 무엇을 위한 것이든, 라이선스 수익을 위한 것은 아닙니다."

"Whatever these releases are for, it is not licence revenue."

가중치는 확보 가능한 가장 관대한 조건으로 넘겨졌으니, 회수는 다른 곳에서 일어나야 합니다. 보고서가 지목하는 후보는 세 가지입니다. API와 클라우드 사업, 하드웨어와 플랫폼에서의 위치 확보, 그리고 생태계 안에서의 위치 자체입니다. Z.ai와 Kimi의 기업가치가 오픈소스 전략이 통했음을 보여 주는 사례로 인용되는데, 커뮤니티에서 확보한 존재감과 성장 기회가 실제 값으로 환산됐다는 해석입니다. 다만 보고서는 앞으로 업계가 오픈소스 채택을 더 분명한 수익화 경로와 연결하는 방향으로 이동할 가능성이 높다고 봅니다.

발견 4. Qwen이 커뮤니티의 베이스 모델이 되었습니다

모델의 생태계 위치는 자기가 낸 공개물만으로 정해지지 않습니다. 커뮤니티가 그 위에 얼마나 쌓아 올렸는지가 함께 정합니다. 보고서는 여기서 앞 절과의 연결을 명시합니다. 관심과 채택이 갈라지는 흐름에서 Qwen은 예외이고, 둘을 동시에 얻고 있는 사례라는 것입니다.

Hub에서 파생 모델(derivative)은 어떤 모델을 기반으로 만들어졌다고 선언한 저장소를 뜻합니다. 미세조정 결과물, LoRA 어댑터, 양자화 변환본, 병합 모델, 증류 모델이 모두 여기 들어갑니다. 다운로드가 소비의 지표라면 파생 모델 수는 생산의 지표이고, 어떤 모델이 다른 사람의 작업에 재료로 쓰이는지를 보여 줍니다.

이 기준으로 보면 Qwen은 오픈 모델 생태계에서 가장 두꺼운 토대 중 하나가 되었습니다. Qwen 기반 모델은 Hub에서 파생 모델 151,448개를 만들어 냈는데, Meta 전체 발자국의 2.6배이고 Llama 저장소만 따로 세면 4.7배입니다. 그 뒤를 Google이 82,506개로 따르고, 3위는 조직이 아니라 양자화 및 파인튜닝 준비 빌드를 공개하는 커뮤니티 계정 Unsloth(76,000개 남짓)입니다. Unsloth가 올리는 상당수도 결국 Qwen 생태계를 더 넓히는 쪽으로 들어갑니다.

조직 또는 계정	파생 모델 수	성격
Qwen	151,448개	규모 전 구간을 덮는 베이스 모델 패밀리
Google	82,506개	Gemma 계열 중심
Unsloth	76,000개 남짓	커뮤니티 계정, 양자화 및 파인튜닝 준비 빌드
Meta (Facebook 포함)	57,000개 남짓	Llama 계열 중심
Black Forest Labs	45,000개 남짓	이미지 생성 계열
OpenAI	19,000개 남짓	구형 비전 및 음성 모델과 gpt-oss
DeepSeek	8,000개 남짓	프런티어와 중형 중심

위 표에서 3위가 조직이 아니라 커뮤니티 계정이라는 점이 눈에 띕니다. 모델을 만드는 쪽과 그 모델을 쓸 수 있게 만드는 쪽이 서로 다른 주체이고, 후자가 상위권에 들어와 있는 구조입니다.

증가 속도가 더 시사적입니다. Qwen 파생 모델은 2026년 첫 7개월 동안 하루 180개에서 210개씩 늘었습니다. 특정 플래그십이 나온 순간에만 몰리는 것이 아니라 매일 일정한 속도로 쌓인다는 뜻이고, 어떤 모델을 미세조정하고 배포할지 정할 때 Qwen이 기본 워크플로의 일부가 되었다는 신호입니다.

"Qwen은 개발자가 어떤 모델을 미세조정하고 배포할지 결정할 때 참고하는 기본 워크플로의 일부가 되었습니다."

"Qwen has become part of the default workflow for developers deciding what models to fine-tune and deploy."

이 위치를 만든 요인은 세 가지입니다.

일관성(Consistency): 특별한 플래그십 공개에 의존하지 않고 규칙적인 공개 주기를 유지하며 패밀리를 계속 갱신해 왔습니다. 어느 시점에 붙어도 최신 상태의 모델이 있다는 예측 가능성이 개발자에게는 그 자체로 비용 절감입니다.
커버리지(Coverage): 규모와 용도를 넓게 덮는 모델을 함께 공개합니다. 작은 로컬 모델이 필요할 때와 큰 배포 모델이 필요할 때 모두 같은 생태계 안에 머물 수 있어서, 토크나이저와 프롬프트 형식과 도구 호출 규약을 갈아엎을 일이 줄어듭니다.
개방성(Openness): Apache 2.0 라이선스가 수정, 재배포, 상업적 사용의 마찰을 낮춥니다. 앞 절의 라이선스 데이터가 이 항목을 뒷받침합니다.

세 요인은 서로를 강화합니다. 넓은 모델 패밀리가 개발자를 더 끌어들이고, 더 많은 개발자가 더 많은 파생 모델을 만들고, 그 파생 모델들이 다음 사용자에게 생태계를 더 매력적으로 만듭니다.

여기서 짚을 대목은 이 위치가 대부분 커뮤니티의 손으로 지어졌다는 사실입니다. 파생 모델 151,448개는 Qwen이 직접 낸 공개물이 아니라 다른 개발자들이 만든 하위 작업입니다. Hub에 있는 Qwen 모델의 GGUF 변환 28,531개 중 Qwen이 직접 공개한 것은 54개뿐입니다.

발견 5. 작은 모델이 여전히 실용 계층입니다: 큰 모델은 llama.cpp로 갑니다

파라미터 수를 선언한 모델만 놓고 보면 1B 미만이 전체 기간 다운로드의 83%를 가져가고 100B 초과는 1%를 가져갑니다. 2026년에 발생한 다운로드로 한정해도 결과는 달라지지 않습니다. 70B 초과 모델로 가는 물량은 전체의 3%입니다. 봄 보고서의 여러 발견 중 가장 깔끔하게 유지된 항목이고, 이유도 그때와 같습니다. 작은 모델만이 대다수 개발자가 실제로 가진 하드웨어에서 돌아갑니다.

위 차트는 Hub 전체 다운로드를 분모로 삼은 값이라 조금 다르게 읽힙니다. 1B 미만이 61.5%, 1B에서 10B가 8.6%, 10B에서 70B가 2.8%, 70B 초과가 1.0%이고, 나머지 26%는 파라미터 메타데이터가 없는 저장소로 갑니다. 이 26%를 걷어내고 다시 계산하면 앞서 말한 83%가 나옵니다. 다만 구간 경계가 본문 서술(100B)과 차트(70B)에서 다르므로 두 수치를 같은 값으로 읽지 않는 편이 좋습니다.

그렇다면 1조 파라미터 모델은 어떻게 누군가에게 도달할까요. llama.cpp를 통해서입니다.

llama.cpp를 잘 모르는 분을 위해 배경을 짚어 두면, 이 프로젝트는 ggml 텐서 라이브러리 위에 만들어진 C 및 C++ 추론 엔진입니다. 핵심 산출물은 GGUF라는 단일 파일 포맷인데, 모델 가중치와 토크나이저와 메타데이터를 한 파일에 담고 4비트나 8비트 같은 낮은 정밀도로 양자화한 형태를 함께 지원합니다. 파이썬 런타임과 CUDA 스택을 갖추지 않아도 되고, GPU 메모리가 부족하면 일부 레이어를 CPU와 시스템 메모리로 넘겨 실행할 수 있습니다. 대부분의 개발자가 가진 장비에서 큰 모델을 어떻게든 돌려 보게 만드는 실질적인 경로가 이 포맷입니다.

2월에 ggml 팀이 Hugging Face에 합류했습니다. 프로젝트는 완전한 오픈소스이자 커뮤니티 거버넌스 체제를 유지하며 기술적 방향도 그대로입니다. 달라진 것은 로컬 추론에서 가장 중요한 프로젝트가 지속적인 자원을 확보했다는 점입니다.

위 그래프에서 눈에 띄는 것은 두 선의 방향이 반대라는 점입니다. 대량 양자화 계정(bulk-quantization accounts)이 만드는 신규 GGUF 저장소는 줄어드는데, 그 외 계정이 만드는 저장소는 늘어납니다.

월	대량 양자화 계정	그 외 계정
1월	2,110개	2,377개
2월	2,062개	2,698개
3월	3,097개	4,225개
4월	2,278개	5,227개
5월	2,501개	4,644개
6월	1,421개	5,555개
7월	1,297개	5,375개

ggml 팀이 합류한 2월을 기점으로 두 계열이 갈라집니다. GGUF 변환을 만드는 주체가 소수의 전문 계정에서 일반 사용자 쪽으로 옮겨 갔다고 읽을 수 있습니다.

llama.cpp와 함께 천장도 올라갔습니다. 7월 스냅샷에는 약 2,840억 파라미터의 DeepSeek-V4-Flash GGUF 빌드와 약 2조 8천억 파라미터의 Kimi-K3 GGUF 빌드가 실려 있습니다. 로컬 추론이 노트북에서 8B 모델을 돌리는 일을 뜻했던 시절은 지났습니다. 이제는 소비자용 기기 몇 대에 걸쳐 1조 파라미터급 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델을 펼치는 일을 뜻하며, 1년 전 프런티어에는 없었던 이 우회로가 프런티어 우선 공개 전략을 성립시킨 조건이기도 합니다. 커뮤니티에서는 2.78조 파라미터 모델을 GPU 없이 8GB 램에서 돌리는 C99 추론 엔진이나 아이폰에 350억 파라미터 모델을 담아 본 시도처럼 이 한계를 계속 시험하는 실험이 이어지고 있습니다.

그리고 그 우회로도 Qwen 위에서 돌아갑니다. Qwen 계열의 GGUF 다운로드는 월 3,960만 회로, Gemma 계열 2,080만 회의 두 배에 가깝고 Llama 계열 750만 회보다 다섯 배 이상 많습니다. Llama와의 격차는 공급 문제가 아닙니다. Llama에서 파생된 GGUF 저장소 수는 Qwen보다 오히려 약간 더 많습니다. 저장소 수는 비슷한데 실제로 내려가는 양은 5분의 1인 셈입니다. 그 뒤로는 DeepSeek 350만 회, Mistral과 NVIDIA Nemotron이 각 260만 회, Z.ai GLM 170만 회, OpenAI gpt-oss 120만 회 순입니다.

런타임 계층이 모델링 코어보다 훨씬 빠르게 자랍니다

모델 저장소는 이 7개월 동안 21.5% 늘었습니다. 그 주변의 몇 가지는 몇 배 빠른 속도로 늘었습니다.

라이브러리	저장소 수 변화	증가율	계층
gguf	532 → 2,999	+464%	런타임
lerobot	8,060 → 23,705	+194%	로봇 제어
mlx	5,605 → 13,881	+148%	Apple 실리콘
sentence-transformers	15,915 → 22,458	+41%	모델링 코어
diffusers	98,229 → 118,775	+21%	모델링 코어
transformers	774,732 → 900,636	+16%	모델링 코어
peft	221,821 → 257,218	+16%	모델링 코어

표에 등장하는 라이브러리를 간단히 정리하면, lerobot은 Hugging Face의 로봇 학습 및 제어 스택이고 mlx는 Apple 실리콘의 통합 메모리 구조에 맞춰 설계된 Apple의 배열 연산 프레임워크입니다. 반대편의 transformers와 peft와 diffusers는 모델을 정의하고 학습하고 미세조정하는 쪽, 즉 모델링 코어에 해당합니다.

모델링 코어는 대체로 플랫폼 평균 수준으로 자라고 있습니다. 반면 모델이 물리적으로 어디에서 돌아갈 수 있는지를 정하는 계층, 즉 로컬 추론 포맷과 Apple 실리콘과 로봇 제어 스택은 그보다 3배에서 7배 빠르게 자랍니다.

여기서 보고서는 랩들에게 구체적인 제안을 하나 남깁니다. 가장 큰 10개 모델 패밀리를 통틀어, 모델을 만든 랩이 직접 공개하는 공식 GGUF 변환은 매우 적습니다. 그런데 로컬에서 모델을 돌리는 개발자들이 실제로 쓰는 것은 GGUF 버전인 경우가 많습니다. 공개 시점에 공식 변환본을 함께 내고, 어떤 양자화 조합을 선택했는지 문서화하고, 산출물에 서명하는 정도라면 추가 노력이 크지 않습니다. 이 워크플로를 사내에서 유지하는 대신 Unsloth 같은 기존 생태계 기여자와 협업하는 방법도 있습니다. 그렇게 하면 모델 제작자가 실제로 테스트한 가중치와 커뮤니티가 채택한 버전 사이의 간격이 좁혀집니다.

발견 6. 에이전트가 Hub의 새로운 사용자입니다

이 절은 봄 보고서에서는 쓸 수 없었습니다. 측정 도구 자체가 없었기 때문입니다. 7월에 공개된 agent-usage 데이터셋이 huggingface_hub 라이브러리나 hf CLI를 통해 Hub를 호출하는 코딩 에이전트가 보내는 agent/<name> 토큰을 기록합니다. 모델을 검색하고, 데이터셋을 푸시하고, Jobs를 실행하고, Spaces를 만드는 호출이 여기 잡힙니다. Hub가 받는 에이전트 트래픽의 규모와 어떤 하네스(harness)에서 오는지를 처음으로 볼 수 있게 된 것입니다.

하네스	2026년 7월 점유율
claude-code	44.4%
codex	20.8%
cursor-cli	5.8%
hermes-agent	1.8%
antigravity	1.7%
pi	0.5%
openclaw	0.5%
opencode	0.4%
warp	0.2%
github-copilot	0.1%
미등록(unknown)	23.1%

7월 한 달만 보면 Claude Code가 44.4%로 1위이지만, 한 달치 숫자는 진짜 발견을 가립니다. Claude Code는 4월에 67.8%, 5월에 64%를 쥐고 있었고 같은 기간 Codex는 10.4%에서 20.8%로 꾸준히 올라왔습니다. 기존 강자가 자리를 굳히지 못한 시장이고, 한 번의 공개나 한 번의 기본값 변경이 한 달 안에 트래픽의 절반을 옮길 수 있는 시장입니다.

두 번째 발견은 미등록 항목입니다. 7월 에이전트 표기 트래픽의 4분의 1에 가까운 23.1%가 데이터셋에 아직 이름이 없는 하네스에서 왔고, 5월에는 그 수치가 59.8%였습니다. 4월과 7월 사이에만 새로운 클라이언트 식별자가 십여 개 이상 등장했습니다.

"새 참가자들이 어떤 등록 체계가 이름을 붙일 수 있는 속도보다 빠르게 도착하고 있으며, 그 사실 자체가 이번 발견입니다."

"New entrants are arriving faster than any registry can name them, which is itself the finding."

이 수치가 실무에 주는 함의는 도구 선택보다 계측 쪽에 있습니다. 에이전트가 Hub를 호출하는 트래픽이 잡히기 시작했다는 것은, 사내 모델 저장소나 사내 API에서도 같은 종류의 트래픽이 이미 발생하고 있을 가능성이 높다는 뜻입니다. 그 트래픽에 이름이 붙어 있지 않으면 어떤 도구가 무엇을 얼마나 가져가는지 알 수 없고, 비용이 늘어난 다음에야 원인을 역추적하게 됩니다.

Hugging Face는 올해 상당 부분을 사람 브라우저가 아니라 이 독자를 위해 만드는 데 썼습니다. 3월에 Papers가 기계가 읽을 수 있는 Markdown을 제공하기 시작했고, 4월에는 에이전트 트레이스가 1급 데이터셋 유형이 되었으며 모든 Gradio Space에 agents.md 엔드포인트가 붙어 에이전트가 Space의 API를 읽고 직접 호출할 수 있게 되었습니다. 7월에는 MCP 서버에 hf_fs 도구가 들어가 저장소, 스토리지, 문서, 논문을 1,000여 토큰짜리 단일 인터페이스로 노출했고 안전한 실행을 위한 부착형 샌드박스도 함께 제공됩니다. 같은 통합이 프로토콜 계층에서도 일어났습니다. MCP가 Linux Foundation의 Agentic AI Foundation으로 편입되었습니다.

그리고 7월에 에이전트는 독자에서 침입자로 넘어갔습니다. 자율 에이전트가 스스로의 판단으로 지속적인 침입을 수행한, 문서화된 첫 사례로 보이는 사건이 Hugging Face에서 일어났습니다. 여기서 눈여겨볼 대목은 대응 과정입니다. 팀이 확보한 공격 코드를 분석하려고 비공개 프런티어 모델을 붙였을 때 안전 가드레일이 작업을 거부했고, 분석은 결국 자체 인프라에서 돌린 양자화된 오픈 모델 GLM-5.2로 완료되었습니다. Hugging Face는 공개 보고서와 전체 기술 타임라인을 함께 발행했습니다.

데이터가 드러내는 네 가지 긴장 관계

보고서의 여섯 발견을 나란히 놓으면 각각의 수치보다 그 사이의 어긋남이 더 많은 것을 말해 줍니다.

첫째, 화제와 사용의 시차입니다. 프런티어 경쟁은 좋아요와 기업가치로 즉시 환산되지만, 다운로드로 환산되기까지는 몇 년이 걸리거나 아예 환산되지 않습니다. 2026년에 나온 모델이 다운로드 상위 25위에 한 개도 없다는 사실과 그 목록의 절반이 2022년 모델이라는 사실이 같은 표의 양면입니다. 새 모델을 평가할 때 좋아요 수를 채택의 대리 지표로 읽으면 이 시차만큼 틀리게 됩니다.

둘째, 가장 관대한 라이선스가 가장 큰 모델에 붙는 역설입니다. 라이선스가 사업이 아니므로 가중치 공개는 그 자체로 수익을 내는 활동이 아니라 API와 클라우드 사업, 하드웨어 및 플랫폼 위치, 생태계 위치를 확보하기 위한 투자에 가깝습니다. 그런데 Kimi K3와 Qwen3.8-Max에서 비상업적 제한과 수익 배분이 등장하기 시작했다는 것은 그 회수 지점이 아직 확정되지 않았다는 신호로도 읽힙니다. 오늘 Apache 2.0으로 받은 패밀리의 다음 세대가 같은 조건일 것이라고 전제하지 않는 편이 안전합니다.

셋째, 생태계 위치를 만든 주체와 그 위치를 소유한 주체의 불일치입니다. Qwen의 파생 모델 151,448개와 GGUF 변환 28,531개 중 Qwen 자신이 만든 것은 각각 극소수입니다. 랩은 커뮤니티가 지어 준 자리에 앉아 있는 셈이고, 그래서 커뮤니티가 실제로 쓰는 산출물, 즉 양자화 빌드의 품질과 서명 여부에 랩이 개입하지 않는 구조적 공백이 생깁니다. 보고서가 공식 GGUF 변환 제공을 제안한 이유입니다.

넷째, 계측이 변화보다 느리다는 문제입니다. 에이전트 트래픽의 4분의 1이 이름 없는 하네스에서 오고 두 달 전에는 그 비율이 60%에 가까웠습니다. 이런 상황에서 하네스 점유율 순위는 순위 자체보다 순위가 이렇게 빨리 바뀐다는 사실이 정보입니다. 이 분야의 지표를 볼 때 결측치가 어디에 몰려 있는지를 먼저 확인해야 하는 이유입니다.

보고서가 내다보는 다음 국면

봄 보고서와 비교하면 힘의 지리적 재배치는 계속 빨라지고 있습니다. 미국의 오픈소스 모델도 여전히 경쟁력을 유지하지만, 여러 중국 프런티어 랩 사이의 경주가 커뮤니티의 시선을 강하게 끌어당깁니다. 이 프런티어 모델들에 붙는 많은 좋아요는 커뮤니티가 무엇에 가장 흥분하는지를 알려 주고, 그 관심을 기업가치로 환산하는 기업들에게는 성장 기회가 됩니다.

다만 보고서는 이 경주를 단거리가 아니라 마라톤으로 봅니다. llama.cpp 같은 도구가 큰 모델을 로컬에 배포하는 데 도움을 주지만, 여전히 관건은 넓은 모델 패밀리와 그 패밀리의 채택입니다. 개발자와 발행자와 미래의 사용자 사이에 선순환 고리가 만들어져야 하고, 모델이 인프라에 심기고 생태계의 일부가 되는 쪽이 결국 상업적으로 성립하는 출구로 이어질 수 있다는 관측입니다.

마지막으로 보고서는 에이전트가 처음으로 Hub의 1순위 사용자가 되었다는 사실을 근거로, 다음 보고서는 지금과 상당히 다른 모습일 수 있다고 적었습니다. AI 분야에서는 몇 달이 생태계를 다시 짜기에 충분한 시간이라는 것입니다.

한국의 개발자와 팀에게 남는 실무 시사점

모델을 고르는 기준부터 바꿔 볼 수 있습니다. 프런티어 모델의 좋아요 수와 벤치마크 순위는 그 모델이 무엇을 할 수 있는지 알려 주지만, 이후 몇 년간 유지될 파이프라인의 부품으로 적합한지는 알려 주지 않습니다. 후자를 보려면 다운로드 추이, 파생 모델 수, 그리고 규모 전 구간을 덮는 패밀리인지를 함께 봐야 합니다. 이 세 기준으로 보면 Qwen과 Gemma 계열이 두꺼운 생태계를 갖고 있고, 실제 로컬 실행 트래픽도 그 순서를 따릅니다. 같은 결론을 다른 표본으로 확인하고 싶다면 하네스 조합까지 함께 평가한 Mozilla 재단의 오픈소스 AI 현황 2026 보고서를 나란히 놓고 보면 됩니다.

로컬 및 온디바이스 경로를 계획할 때는 GGUF와 mlx가 어떤 속도로 자라고 있는지가 참고가 됩니다. 국내 환경에서도 Apple 실리콘 맥과 소비자용 GPU가 개발과 시연의 기본 무대인 경우가 많은데, 그 무대에서 무엇이 돌아가는지를 정하는 층이 모델링 코어보다 빠르게 움직인다는 것은 도구 선택의 유효 기간이 짧다는 뜻입니다. 반대로 이 층에 기여하는 일은 파급 효과가 큽니다. 한국어 특화 모델을 공개할 때 공식 GGUF 변환본과 양자화 선택 근거를 함께 내는 것만으로도 실사용 채택률이 달라질 수 있습니다.

라이선스는 매번 다시 확인해야 합니다. 중국 프런티어 모델의 관대한 조건이 업계 관행처럼 굳어진 것처럼 보이던 시점에 정확히 그 최상단에서 제한이 등장했습니다. 제품에 올릴 모델은 패밀리 단위의 인상이 아니라 해당 저장소의 라이선스 파일을 직접 읽어야 합니다.

에이전트를 사용자로 상정한 준비도 이제 실무 항목입니다. 사내 문서와 API를 사람만 읽는다는 전제로 두면 에이전트가 붙었을 때 매번 사람이 중개해야 합니다. Hugging Face가 Papers를 Markdown으로 내고 Space마다 agents.md를 붙이고 MCP 인터페이스를 1,000여 토큰으로 압축한 일련의 작업은, 사내 지식 베이스와 내부 서비스에도 그대로 적용할 수 있는 형태입니다.

방법론과 해석의 한계

보고서는 자기 데이터의 한계를 명시합니다. 이 분석은 2026년 첫 7개월간 Hugging Face Hub에서 관측된 활동에 기반합니다. 다운로드, 좋아요, 파생 모델, 모델 공개 수라는 지표는 생태계 활동의 서로 다른 측면을 나타내며, 모델 품질이나 상업적 채택이나 전체 시장 점유율의 직접적인 척도로 해석해서는 안 됩니다.

다운로드는 Hub 생태계 안에서의 사용을 나타내지만 API 사용량, 사설 배포, 다른 경로로 배포된 모델은 담지 못합니다. 좋아요는 커뮤니티의 관심과 흥미를 반영하고, 파생 모델은 개발자들이 기존 모델 위에 얼마나 쌓아 올리는지에 대한 신호를 제공합니다. 오픈소스 AI 채택이 여러 경로에 걸쳐 일어나므로 Hub 활동은 AI 시장 전체를 완결적으로 측정한 값이 아니라 생태계 발전을 보는 하나의 관점으로 봐야 합니다.

또한 이 글이 다루는 원문은 8월 초의 최신 공개 모델을 반영하기 위해 한 차례 수정되었습니다. 차트의 집계 기간은 대체로 1월 7일에서 7월 29일 또는 1월 1일에서 7월 31일이므로, 본문의 서술과 차트의 수치 사이에 8월 공개분만큼의 시차가 있을 수 있습니다.

State of Open Models: Summer 2026 Observations 소개 블로그

State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026 (봄 보고서)

agent-usage 데이터셋

Hugging Face 7월 에이전트 침입 사건 기술 타임라인

llama.cpp GitHub 저장소

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