Hugging Faceがオープンモデルの動向レポート公開、中国勢の台頭と多様な戦略が明らかに
2026年上半期の活動データを分析、モデルサイズの大型化やライセンスの傾向などを解説
نظرة سريعة
米Hugging Faceは2026年8月、オープンモデルの動向を分析したレポートを公開した。中国勢による超大型モデルの相次ぐ公開や多様なライセンス戦略、Qwenの圧倒的な普及などが浮き彫りになっている。
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Hugging Face Hub上の2026年1〜7月の活動データを基に、オープンモデルの動向を分析したレポートに関する記事。
米Hugging Faceは8月14日(現地時間)、オープンモデルを巡る動向を分析したレポート「State of Open Models: Summer 2026 Observations」を公開した。自社プラットフォーム「Hugging Face Hub」における2026年1~7月の活動データを基に、6つの観察結果をまとめている。期間中、公開モデルのリポジトリは243万件から296万件に増えた。
中でも目立つのが中国勢の台頭だ。Hugging Faceは「ほぼ毎月、中国のラボが公開したオープンモデルの最大サイズが、米国のラボが公開したモデルを上回っていた」と指摘する。中国勢の月ごとの上限は7540億~2兆7800億パラメータ。一方、米国勢は7カ月中5カ月で1300億パラメータ未満だった。
中国のMoonshot AI、MiniMax、Xiaomi、Z.aiは、小型モデルから段階的に大規模化する従来の流れを飛ばし、700億パラメータ未満のモデルをほとんど公開していない。XiaomiとMeituanはいずれも今年1兆パラメータを超えるモデルを公開したが、1年前にはオープンウェイト分野で広く知られた存在ではなかった。大規模モデルを作ること自体が差別化にならなくなったことに加え、コミュニティによる量子化によって大型モデルも公開後数日で動かせるようになったことが、この戦略を可能にしたと分析している。
一方、TencentとAlibabaの「Qwen」は10億パラメータ未満から大規模モデルまで幅広く展開する。Hugging Faceは、前者のような大型モデル特化型をベンチマーク順位やAPI需要を狙う戦略、後者を開発者が標準として使うモデルファミリーを狙う戦略と位置付ける。実際、Moonshot AIの同期間のダウンロード数が3700万回だったのに対し、幅広いサイズをそろえるQwenは20億4500万回と約55倍に達した。
米国勢で新規オープンモデルを最も多く公開したのはAMDとNVIDIAで、それぞれ200件を超えた。1000億パラメータ超ではNVIDIAの「Nemotron 3 Ultra」などがあるものの、中国製モデルを土台にしたり、中国のラボが公開した成果物を利用した米国発モデルもみられる。中国製モデルでは一方、中国製半導体への最適化も進んでいる。
中国勢はライセンス面でも比較的オープンだ。今年公開された20億パラメータ超の中国発モデル178件のうち、59%がApache 2.0、22%がMITだった。DeepSeekとZ.aiは7000億~1兆6500億パラメータのモデルをMITで公開している。ただし、直近では「Kimi K3」や「Qwen 3.8」などに非商用制限や収益分配条件を含む例も現れている。同規模の米国勢ではApacheまたはMITが29%、独自条項が41%、ライセンス未記載が30%だった。Hugging Faceは、こうした公開による収益はライセンス料ではなく、APIやクラウド、ハードウェア、プラットフォームなどから得る構造だとみている。
中でもQwenは、コミュニティの事実上の基盤モデルになりつつあるという。Hub上のQwen派生モデルは15万1448件で、Meta全体の2.6倍、「Llama」関連に限れば4.7倍。2026年1~7月を通じ、1日180~210件のペースで派生モデルが増えた。定期的なモデル公開、幅広いサイズ展開、Apache 2.0による利用しやすさが相互に作用した結果だとしている。
もっとも、実際の利用では小型モデルが依然として中心だ。パラメータ数を明示したモデルのうち、10億未満が累計ダウンロード数の83%を占め、1000億超は1%にすぎない。2026年分に限っても700億超は3%だった。一方、「llama.cpp」などのローカル推論環境の進化により、複数のコンシューマー向けマシンで1兆パラメータ級のMoEモデルを動かすことも可能になり、大型モデルに特化した中国勢の公開戦略を支えている。
レポートはまた、ダウンロード数と「いいね」数はモデルの異なる側面を示すと注意を促している。今年のダウンロード上位25件と「いいね」上位25件の双方に入ったモデルは1件だけだった。ダウンロードや派生モデル数などHub上の指標は、モデルの品質や商用での採用状況、市場シェアそのものを示すものではなく、API利用や非公開環境での運用なども含まれないとしている。
أسئلة مفتوحة
- 今後非商用制限や収益分配条件をつけるモデルはさらに増加するのか

