Hugging Face联合创始人托马斯·沃尔夫指出，Hub上被二次开发最多的模型不是Llama或通义千问，而是德国黑森林实验室的FLUX.1-dev，衍生模型已达4.3万个。欧洲仅贡献了Hub上约8%的开源模型训练算力，却贡献了约18%的下游衍生作品。

FLUX.1-dev是2024年8月发布的120亿参数文生图模型，采用整流流Transformer架构，以非商业许可开放权重。两年多后，它在Hub上的适配器、微调、合并与量化版本合计超过4.2万个，远超同期主流大语言模型。图像生成领域的二次开发天然更碎片化——风格LoRA、ControlNet变体、特定领域微调——社区参与门槛更低，迭代速度更快。与此同时，欧洲整体在开源大模型训练算力上占比仅约8%，却在最终被社区真正“用起来”的衍生层贡献了近两成。这说明，真正决定下游影响力的，不只是训练规模，还有模型是否足够好用、许可是否足够开放、生态是否愿意持续投入。