一句话看懂：2026 年 9 月 16 日，阿里通义实验室的 Qwen3.8-27B 在 Hugging Face 的 Most Likes 榜单上登顶，成为该平台历史上获赞最多的开源模型。它击败的不是某个新对手，而是 FLUX.1、DeepSeek-R1、Kimi-K3、Meta-Llama-3 这些长期占据开发者视野的知名模型。
事件核心：发生了什么
Hugging Face 更新了其最受欢迎（Most Likes）开源大模型排名，阿里通义实验室的 Qwen3.8-27B 升至第一。这一榜单的排序依据不是跑分、也不是参数规模，而是开发者点下的“赞”。此前在该维度上长期领先的，包括图像生成领域的标杆 FLUX.1、推理方向的热门模型 DeepSeek-R1，以及 Kimi-K3、Meta-Llama-3 等强劲竞争者。目前公开信息显示，Qwen3.8-27B 在这些模型之上拿到了更高的社区点赞量。
为什么重要
参数和 benchmark 可以靠单点突破刷出来，但“点赞”很难。开发者愿意点赞，通常意味着模型下载后真的能用、文档能看懂、推理成本可控、在自己的业务场景里跑得通。Qwen3.8-27B 拿到这个第一，说明它在实用性、易用性和社区口碑上同时越过了此前的头部开源模型。对开源与闭源的竞争格局而言，这也是一个信号：开源阵营的竞争力，正从“能不能追上闭源能力”转向“谁更被开发者日常使用”。27B 这一体量接近单卡或小规模集群可承载的区间，天然比超大参数模型更容易被真正跑起来。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者来说，登顶往往带来更活跃的微调、量化、部署工具和 API 生态，选型时多了一个社区验证充分的默认选项。对企业采购而言，开源权重意味着可以自建推理服务、控制数据流向，降低对单一闭源 API 的依赖，但也要自行承担算力和运维成本。对内容创作者，基于该模型的应用和镜像会更快增多，可用的中文生成、推理与多模态工具大概率会更便宜、更易接入。
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值得关注的后续
一是热度能否转化成持续的实际调用与衍生模型数量，而不只是榜单峰值；二是通义方面是否公布该模型的开源协议、商用许可和推理成本细节；三是 FLUX.1、DeepSeek、Kimi、Meta 等竞品是否在近期推出针对性更新回应。榜单本身会波动，真正值得跟踪的是开发者生态是否随之扩大。
来源：AIbase
