Hugging Face Studie: Beliebte KI-Modelle werden selten genutzt

Laut einer neuen Studie von Hugging Face werden die künstlichen Intelligenz-Modelle, die am meisten Aufmerksamkeit erregen, von Entwicklern seltener tatsächlich eingesetzt als die, die sie mögen.

Entzückung vs. tatsächliche Nutzung

Die Plattform Hugging Face, auf der Entwickler KI-Modelle veröffentlichen, teilen und herunterladen, verglich die 25 am häufigsten heruntergeladenen Modelle des Jahres mit den 25, die am meisten „Likes“ erhalten haben. Es zeigte sich ein deutlicher Unterschied.

Nur ein Modell tauchte in beiden Listen auf. Die KI-Branche konzentriert sich oft auf die neuesten und fortschrittlichsten Modelle – neue Veröffentlichungen, die in Leistungstests die besten Ergebnisse erzielen und in sozialen Medien populär sind. Entwickler bevorzugen jedoch oft kleinere, ältere Modelle, die kostengünstig, stabil und bereits in Produktionssystemen integriert sind.

Kleinere Modelle dominieren

Die Studie ergab, dass kleinere Modelle mit weniger als einer Milliarde Parametern 83 % aller Downloads von Hugging Face-Repositories ausmachen, die ihre Parameteranzahl angeben. Größere Modelle mit über 100 Milliarden Parametern, wie beispielsweise Kimi K3 von Moonshot AI, machen nur 1 % aus. Selbst bei der Analyse der Downloads im Jahr 2026 stellten Modelle mit mehr als 70 Milliarden Parametern nur 3 % des Gesamtvolumens dar.

Trotz der Aufmerksamkeit, die auf diese riesigen, hochmodernen Modelle, insbesondere von chinesischen Laboren, gelegt wurde, zeigen die Daten, dass kleinere Modelle wie All-MiniLM-L6-v2, das 1,55 Milliarden Mal in den ersten sieben Monaten von 2026 heruntergeladen wurde, obwohl es nur 5.156 „Likes“ erhielt, deutlich häufiger verwendet werden. Modelle, die 2026 veröffentlicht wurden, waren nicht unter den am meisten heruntergeladenen. 13 der 25 Modelle in der Liste wurden 2022 veröffentlicht.

Chinesische Marken wie Moonshot AI, MiniMax, Xiaomi und Z.ai haben kleinere Modelle mit weniger als 70 Milliarden Parametern veröffentlicht, die sogar über eine Billion Parameter verfügen. Kimi K3 von Moonshot AI, mit 2,8 Billionen Parametern, erregte in Silicon Valley Aufmerksamkeit wegen seiner Codierungsleistung und seines niedrigen Preises, wurde aber nur 60 Mal pro „Like“ heruntergeladen.