争夺发布：开源大语言模型生态系统中的优先、拥堵与社区认可
社会与信息网络
2026-04-16 v1
摘要
开源大语言模型使诸如 Hugging Face 之类的平台成为去中心化 AI 创新的中心。然而，这些生态系统不仅受协作影响，也受为获得优先权和社区关注而竞争的驱动。基于 Hill 和 Stein 的“争夺式底部”框架，我们将从科学生产中项目潜力、成熟度、竞争和质量的逻辑扩展到开源大语言模型生态系统，其中突出的基础模型吸引了集中化的衍生入口，伴随快速且高度可见的平台反馈。使用来自 Hugging Face 的大规模衍生模型样本，我们发现后续发布和更拥堵的竞争环境都与较弱的社区认可相关，即使在控制模型和生态系统突出性差异后也仍如此。这些发现表明，为获得优先权的竞争仍是开源大语言模型生态系统的重要组织力量，塑造哪些衍生创新获得社区认可。
关键词
引用
@article{arxiv.2604.13537,
title = {Racing to Release: Priority, Congestion, and Community Recognition in Open-Source LLM Ecosystems},
author = {Bin Liu and Lele Kang and Jiannan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.13537},
year = {2026}
}
备注
5 pages, 2 figures