Hugging Faceが2026年1〜7月のHub上の活動を集計したレポート「State of Open Models: Summer 2026」を公開しました。最も目を引くのは規模の分布です。パラメータ数を明示しているモデルのうち、1B未満のモデルが全期間のダウンロードの83%を占め、100Bを超えるモデルは1%にとどまります。2026年に限っても傾向は変わらず、70B超に向かうのは全体の3%です。一方、巨大モデルを一般の開発者に届けている経路はllama.cppであり、7月時点のスナップショットには約284BのDeepSeek-V4-Flashや約2.8兆パラメータのKimi-K3のGGUFビルドが含まれています。2026年2月にはggmlチームがHugging Faceに加わり、プロジェクトはオープンソースかつコミュニティ運営のまま継続しています。
ベンチマーク上位の巨大モデルばかりが話題になる一方で、実際にダウンロードされているのは手元のハードウェアで動く小さなモデルだという、注目度と利用実態のずれを数字で示した点に価値があります。当部門でもBonsai 27BやLFM2.5-2.6Bのようなローカル/エッジ向けモデルを繰り返し取り上げてきましたが、このレポートはそうした関心が特殊なものではなくオープンモデル利用の主流であることを裏づけています。教育・研究の現場で、学生や研究者が自分のPCで試せる規模のモデルをどう選ぶかは実務的にも重要な問いです。ただし、ダウンロード数はHub内の活動に限られAPI利用やプライベート環境での運用を含まないため、市場全体のシェアとして読むべきではないと同レポート自身も注意を促しています。
https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026