Qwenの派生モデル15万件超、中国のオープンモデルが台頭

Hugging Face Hubに並ぶ公開モデルの数が、243万件から296万件へ増えた。2026年1〜7月の動きを追ったHugging Faceの分析で、中国のラボや企業が、モデルの大きさとコミュニティでの広がりの両方で存在感を強めていることが浮かび上がった。

規模で先行したのは中国勢だ。Hugging Faceによれば、中国のラボが公開したモデルの最大サイズは、対象期間のほぼ毎月、米国のラボを上回った。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。Moonshot AI、MiniMax、Xiaomi、Z.aiは、10億や数百億パラメータのモデルを順に増やす従来型の展開を避け、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。

対照的なのがTencentとAlibabaの「Qwen」だ。Qwenは10億パラメータ未満から大規模モデルまで幅広くそろえ、開発者が共通の土台として使えるモデル群を狙う。Hugging Face Hub上のQwen派生モデルは15万1448件に達し、Meta全体の2.6倍、「Llama」関連だけと比べると4.7倍だった。2026年1〜7月には、1日180〜210件のペースで派生モデルが増えた。

広がりを支えたのは、定期的な公開、サイズの選択肢、Apache 2.0という利用しやすいライセンスの組み合わせだ。中国発で2026年に公開された200億パラメータ超のモデル178件では、59％がApache 2.0、22％がMITだった。ただし、Kimi K3やQwen 3.8のように、非商用制限や収益分配条件を含む例も出ている。Hugging Faceは、こうしたモデル公開の収益源をライセンス料ではなく、API、クラウド、ハードウェア、プラットフォームにあると分析している。

具体的に変わるのは、開発者がQwenのような基盤モデルを改変し、自分の用途に合わせた派生モデルを作りやすくなる点だ。一方で、ダウンロード数や派生モデル数は品質や商用採用、市場シェアそのものではない。実際、累計ダウンロードの83％は10億パラメータ未満で、1000億超は1％にすぎない。大型モデルの公開競争は注目を集めるが、ダウンロードで中心となっているのは10億パラメータ未満の小型モデルである。