10a Labs 测绘无审查开源模型生态:3,471 个原始模型与 8,164 次再分发
10a Labs分析开源生态,发现原版去安全模型平均被重新打包2.4次,重分发层构成持久留存基础。
- 2.4HuggingFace原版去安全模型平均被重新打包次数
- 52%前3名重分发者占全部压缩重分发仓库比例
- 25%GitHub去安全模型应用中明确恶意类别的占比
论文测绘了去安全开源大模型从生产、压缩重分发到下游部署的完整供应链,阐明其规模与持久留存机制。
相关研究聚焦于去安全模型实证统计、网络犯罪知识图谱分析、地下黑市流通以及底层去安全技术。
论文结合多语言检索与GPT-5分类,构建了覆盖模型生产、重分发与应用部署的供应链测绘体系。
论文报告原版模型平均被重包装2.4次,前三名重分发者占52%份额,下游应用主要依赖Ollama分发。
作者在第4.2节指出了平台范围、分类验证、技术归因、统计周期、检索上限与基模溯源共六项局限。
论文测绘了去安全开源大模型供应链,作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。