Hugging Faceによる2026年夏時点のオープンモデルに関する分析レポートによると、AIエコシステムは急速な変化を遂げています。
2026年1月から8月にかけて、HFハブ上の公開モデルリポジトリは243万から296万に、データセットは711,000から100万に、Spacesは100万から144万へと増加しています。
しかし、この成長の裏側には極端な分布が残っており、モデルの約85.6%は生涯ダウンロード数が200回未満である一方、リポジトリ全体のダウンロードの99.2%はわずか1.5%のリポジトリによって占められています。
特筆すべき動向として、最先端モデルの開発における地理的な変化が挙げられます。
従来、研究機関は小規模なモデルから段階的に大規模モデルへと進むという明確な開発パスがありましたが、2026年には複数の中国のラボがこの段階的なアプローチを完全にスキップしています。
2026年のほぼ毎月、中国のラボが公開する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するモデルよりも大規模でした。
中国の月間上限は7540億から2.78兆パラメータの範囲で推移したのに対し、米国のモデルは7ヶ月のうち5ヶ月間1300億パラメータ未満に留まりました（例外として、NVIDIAのNemotron 3 Ultraが561B、Thinking Machines LabのInklingが挙げられます）。
この状況を背景に、中国のラボは大きく二つの傾向に分かれています。
Moonshot、MiniMax、Xiaomi、Z.aiといったグループは700億パラメータ未満のモデルをほとんど公開せず、開発者が最初に出会うモデルは所有できるリソースを超えるほど巨大です。
対照的に、TencentやAlibaba Qwenは10億パラメータ未満から全範囲をカバーしています。
この巨大化を可能にした要因として、大規模モデルの構築がもはや差別化要因ではなくなったこと、そしてコミュニティの量子化レイヤーにより巨大モデルでも数日以内に実行可能になったことが指摘されています。
これにより、モデルのサイズは「能力」を示すというよりも「意図」を示すものとなっています。
アメリカのオープンソース分野も存在しており、新規オープンモデルを最も多く公開しているのは、ハードウェアメーカーであるAMDとNVIDIAの2社です。
両社はそれぞれ200以上の新しいモデルリポジトリを公開しており、この分野での活動が確認されています。
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