オープンモデルの現状：2026年夏 観測

記事に戻る オープンモデルの現状：2026年夏 観測 公開日 2026年8月14日 GitHubでの更新 いいね 177 +171 Adina Yakefu AdinaY フォロー Apolinário from multimodal AI art multimodalart フォロー Irene Solaiman irenesolaiman フォロー AIの世界では、時間は圧縮されているように感じられます。半年に一度の分析でエコシステムを調査した春のレポートから数ヶ月後、この夏までに観察された発見はかなりの数に上ります。このレポートは、2026年1月から8月までの観測結果をまとめ、それぞれの背後にあるデータを示しています。 HFハブのモデルとデータセットは日々増加しています。公開モデルリポジトリは、この期間に243万から296万に増加し、データセットは71万から100万に、Spacesは100万から144万に増加しました。その下の分布は依然として極端で、約85.6%のモデルは生涯ダウンロード数が200未満であり、リポジトリの1.5%が全ダウンロードの99.2%を占めています。以下のすべてはその形状の中で起こっています。 1. フロンティアは急速に動いている かつては明確な進歩の道筋がありました。ラボはまず小規模なモデルをリリースし、徐々にスケールのトップエンドに向かって進んでいきました。2026年、いくつかの中国のラボはこの進歩を完全にスキップしました。2026年のほぼ毎月、中国のラボからの最大かつ最も高性能なオープンモデルは、アメリカのラボがリリースしたどのモデルよりも大きくなりました。中国の月間上限は754Bから2.78兆パラメータの間で推移しましたが、米国モデルは7ヶ月中5ヶ月で130Bを下回り、例外はNVIDIAのNemotron 3 Ultra（5月と6月に561B）とThinking Machines LabのInklingでした。 このチャートは、ラボを2つのキャンプに分けています。Moonshot、MiniMax、Xiaomi、Z.aiは、70B未満のモデルをほとんど公開しないため、開発者が最初に遭遇するのは、所有しているどのデバイスでも実行するには大きすぎるモデルです。TencentとAlibaba Qwenは、1B未満から上まで、全範囲をカバーしています。 最初のキャンプを可能にしたのは2つのことでした。大規模モデルの構築は、もはや差別化要因ではなくなりました。Xiaomi、Ant Group、Meituanはすべて今年、1兆パラメータをクリアしましたが、12ヶ月前にはそれらの名前はオープンウェイト分野ではほとんど知られていませんでした。そして、ラボは到達可能であるために小規模モデルを出荷する必要はなくなりました。なぜなら、コミュニティの量子化レイヤーが、数日以内に大規模モデルを実行可能にするからです。これは、後述する依存関係です。 これにより、サイズプロファイルは能力ではなく、意図の表明となります。フロンティアのみのポートフォリオは、ベンチマークの位置とAPI需要にすべてを賭けています。フルスペクトルポートフォリオは、開発者が標準化するファミリーになるための賭けです。どちらも合理的であり、異なる賞品のためにプレイしています。 米国はオープンソースから欠席しているわけではありません。今年最も多くの新しいオープンモデルを公開した2つの組織は、ハードウェアを製造している企業でもあります。AMDとNVIDIAです。それぞれが200以上の新しいモデルリポジトリをリリースしており、これは他のフィールドを大きく引き離しています。LiquidAIが約100で3位にランクされています。ハードウェアベンダーは、オープンモデルがチップを販売する方法であることに気づいています。ハードウェア用に最適化され、自由に利用できるモデルは、ハードウェアが機能することを示す最も明確な証拠です。 Google、Microsoft、IBM Granite、およびOpenAIの古いビジョンおよび音声モデルが年間数億ダウンロードを生み出している小規模モデルや埋め込みモデルを含めると、米国のオープンソースAIは成長しています。NVIDIAのような多くのハードウェアおよびインフラストラクチャ組織が、競争力のあるモデルをトレーニングし、オープンウェイト化しています。NVIDIAのNemotronモデルファミリーは高いパフォーマンスを誇ります。長年のリーダーであるMetaは、Meta's Muse Glimmerでオープンソースのルーツを再燃させています。 フロンティアスケールでは、今年100Bパラメータを超えるいくつかの米国モデルリリースは、中国のモデルの上に構築されているか、中国のラボからの成果物（例：Thinking MachinesのInkling（952B））を利用しています。主要なオリジナルの米国モデルには、NVIDIAのNemotron 3 Ultra（561B）、Nemotron 3 Super（124B）、Arcee AIのTrinity-Large（399B）が含まれます。AMDは多くの変換に貢献しました。この作業は重要です。これにより、1兆パラメータのモデルが米国のハードウェアで効率的に実行できるようになります。これは、配布および最適化レイヤーを表します。 一方、中国のオープンモデルは、中国国内のチップ向けにますます最適化されています。これは、モデルが特定のハードウェアエコシステムを中心に設計されている、逆の競争です。 2. 注意 ≠ 採用 今年累積されたダウンロード数でトップ25のモデルリポジトリと、いいね数でトップ25のリポジトリを取り上げました。両方のリストに登場したのは、わずか1つのリポジトリでした。生涯ではなく、ウィンドウ内のダウンロード数をカウントしたため、単に長く存在していたことによるクレジットはありません。年齢を調整すると、この分割はさらに鮮明になります。2026年に公開されたモデルは1つもダウンロードトップ25に入っていませんが、25のうち13は2022年のものです。 all-MiniLM-L6-v2は7ヶ月で15.5億回プルされましたが、いいねは5,156件でした。Kimi-K3は約60回プルされるごとに1いいねを受けました。この2つの数字は異なる行為を記録しています。いいねは、リリースが重要であることを示し、出荷直後のフロンティアモデルに送られます。ダウンロードは、スケジュールで実行されるパイプラインに組み込まれていることを示し、長年にわたって小規模で安定したモデルに蓄積されます。 いいねは、分野が何に興奮しているかを読み取るための適切な指標であり、ダウンロードは、分野が現在何に依存しているかを読み取るための指標です。どちらかをもう一方の代理として扱うことは、私たち自身の以前の仕事を含む、ハブの報道で私たちが見る最も一般的な間違いです。 この分割は、発行者のレベルでも現れます。中国のフロンティアラボは、ハブ上でヘビーバンドがボリュームを運ぶ唯一のアカウントです。MiniMaxの2026年のダウンロードのほぼすべてが70B以上のモデルであり、Moonshotの88%、DeepSeekの55%、Z.aiの39%です。大規模な米国アカウントでこのようになっているものはありません。Google、Microsoft、IBM Graniteは、2026年のダウンロードで70Bを超えるものは実質的に記録しておらず、NVIDIAとMetaはそれぞれ14%と9%にすぎません。 総ダウンロード数で見ると、この違いはより明確になります。Moonshotのフロンティアのみのポートフォリオは、年間3700万ダウンロードを記録しましたが、Qwenのモデルサイズ全体にわたるより広範なリリース戦略は、20億4500万ダウンロード（パラメータ数が宣言されたリポジトリ全体で、すべてのリポジトリを含めると20億6100万）に達し、約55倍多くなりました。2.4TパラメータのQwen 3.8 Maxから27Bのような小規模なバリアントまでのファミリーの継続的な拡大は、異なるユースケース全体でのカバレッジへの同じ焦点を示しています。 時間も重要な役割を果たします。ほとんどのモデルは、リリース後に使用量が急激に減少し、その後、長期間にわたって安定したアクティビティが続きます。モデルの採用は、その最初の数ヶ月で大部分が決まります。これは、今日のダウンロード量が、最新のリリースによってではなく、長年にわたって確立されたインフラストラクチャになった小規模なモデルのグループによって推進されていることが多い理由を説明するのに役立ちます。 3. オープンウェイトは価値が蓄積される場所を変える フロンティアモデルがライセンスビジネスであったなら、最大のリリースが最も厳しい条件を持つと予想するでしょう。しかし、以下のデータは異なるストーリーを示しています。今年、20Bパラメータを超える中国のリリース178件のうち、59%がApache 2.0、22%がMITライセンスであり、商用以外の制限を持つものはほとんどありません。しかし、過去数週間で、Kimi K3とQwen 3.8 2.4Tのような非常に大規模なモデルでは、ライセンスに商用以外の制限や収益分配要件を含めるという傾向の変化が見られ始めました。 DeepSeekとZ.aiは、MITライセンスの下で7000億から1.65兆パラメータのモデルをリリースしています。中国のラボは、最小規模のモデルよりも寛容なライセンスで最大のモデルをライセンスしており、米国のラボが同じサイズ帯をライセンスするよりも寛容です。米国側では、29%がApacheまたはMIT、41%がカスタム条件、30%が何も宣言していません。これらのリリースが何であれ、ライセンス収入のためではありません。ウェイトは最も寛容な条件で提供されます。リターンはどこか別の場所から来なければなりません。APIおよびクラウドビジネス、ハードウェアおよびプラットフォームのポジショニング、またはエコシステムのポジショニング自体です。例えば、Z.aiとKimiの評価額は、効果的なオープンソース戦略、つまりトラクションを得ることを示唆しています。