Interconnects 推出 Artifacts Hub 与采用率仪表盘，深度追踪开源模型生态

Interconnects 长期专注于开源大模型的追踪与分析，此前主要通过发布模型评测摘要和每月精选的 Artifacts Log 来覆盖生态动态。随着内部数据积累和工具体系的成熟，团队决定将这些能力以独立产品的形式对外开放，推出 Artifacts Hub 与 Adoption Dashboard 两大平台，供研究者、开发者及机构免费使用。

Artifacts Hub 目前收录792个模型，涵盖核心文本语言模型与多模态生成模型。平台在 Hugging Face 全量模型数据的基础上，精选出数千个核心 LLM 进行深度分析，并从中手工筛选出数百个重点模型加以详细说明。用户可以快速查看某一模型与前沿水平的差距、在 Hugging Face 和 Open Router 上的采用情况，以及与同代模型的相似度评分。

该平台引入了自研的相对采用率指标（RAM），对模型下载量进行时间与规模的双重归一化处理，从而更公平地比较不同发布时间和参数量级的模型。这一指标有助于识别那些在特定细分场景中获得超预期采用的模型，而非仅凭绝对下载量排名。Artifacts Hub 的建设得到了 AI 验证初创公司 Project VAIL 的深度合作支持。

Adoption Dashboard 的设计更为轻量，但其背后的数据意义不容小觑。自 Interconnects 发布 ATOM Project 报告以来，中美模型采用差距的可视化图表在业内被反复引用。此次推出的仪表盘将该核心数据升级为每日自动更新，用户可实时观察各国和各机构在开源模型下载与衍生模型创建上的动态变化，为政策研究和商业决策提供参考依据。

Interconnects 表示，两项工具的推出契合其核心使命——在开源模型与前沿闭源模型的成本竞争日趋激烈的背景下，提升生态透明度是帮助社区判断哪些路径真正有效的最佳方式。团队同时欢迎外部机构探索将其策划数据用于其他产品或研究项目，并对进一步改进工具的建议保持开放态度。

要点

• Artifacts Hub 收录792个近两年发布的开源模型，整合推理流量、智能指数与自研采用率指标，提供多维度横向比较
• 自研相对采用率指标（RAM）对下载量进行时间与规模归一化，弥补了单纯依赖绝对下载量排名的局限
• Adoption Dashboard 每日更新，持续追踪中美及全球各机构的模型下载与衍生模型数量，量化开源生态格局变化
• 两项工具均免费开放，数据来源涵盖 Hugging Face、Open Router 和 Artificial Analysis，透明度较高