【2026年2月版】DeepSeekから1年で激変したオープンソースAI勢力図｜Hugging Face・NVIDIA・物理AI最前線

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【2026年2月版】DeepSeekから1年で激変したオープンソースAI勢力図｜Hugging Face・NVIDIA・物理AI最前線

はじめに

2025年1月にDeepSeek R1が公開されてから、ちょうど1年が経ちました。この1年間で、オープンソースAIの世界は文字通り「激変」しています。中国発のAIモデルがHugging Faceのダウンロードランキングを席巻し、NVIDIAは物理AIとロボティクスの融合を加速させ、AIエージェントが2026年の最大トレンドとして浮上しています。

この記事では、2026年2月時点でのオープンソースAI最新動向を、Hugging Faceの公式ブログやNVIDIAの発表をもとに徹底解説します。AI研究者はもちろん、エンジニアやビジネスパーソンにも役立つ実践的な情報をまとめました。

DeepSeek R1から1年：オープンソースAIに何が起きたか

3つの障壁が取り払われた

Hugging Faceが2026年1月に公開したブログ記事「One Year Since the DeepSeek Moment」では、DeepSeek R1のリリースがオープンソースAIの世界に与えた3つの大きな変化が詳しく解説されています。

1つ目は技術的障壁の低下です。R1は推論パスやポストトレーニング手法を公開し、高度な推論能力が「クローズドAPIから、ダウンロード・蒸留・ファインチューニング可能なアセット」へと変化しました。

2つ目は導入障壁の低下です。MIT ライセンスで公開されたことにより、企業が本番環境に直接導入できるようになりました。蒸留やドメイン特化の適応が「通常のエンジニアリング作業」となったのです。

3つ目は心理的障壁の低下です。「できるのか？」という問いが「どうすれば上手くできるか？」に変わりました。

中国企業のHugging Faceでの躍進

同ブログでは、中国企業のHugging Face上でのモデル公開数が劇的に増加したことが報告されています。

“Baidu went from zero releases in 2024 to 100+ releases in 2025. ByteDance and Tencent each saw 8-9x increases in releases.”

（Baiduは2024年のゼロリリースから2025年には100以上のリリースに急増。ByteDanceとTencentはそれぞれ8〜9倍の増加を記録した。）

さらに注目すべきは、新しく作成されたモデル（1年未満）に限ると、中国モデルのダウンロード数がアメリカを含む他のどの国をも上回ったという事実です。毎週のように新しい高性能モデルがリリースされ、中国モデルが「いいね」数やダウンロード数で常にトップを走る状況が続いています。

欧米の対抗策

この動きに対し、欧米勢も対抗策を打ち出しています。OpenAIの「gpt-oss」、Metaの「Llama 4」、AI2の「Olmo」、Mistralの「Mistral Large 3」ファミリーなどが次々とリリースされています。特に注目すべきは、DeepSeekの勢いを明示的に動機として引用したATOMプロジェクト（American Truly Open Model）の存在です。

同ブログは次のように締めくくっています。

“For AI researchers and developers contributing to and relying on the open source ecosystem… there has never been a better time to build and release open models and artifacts.”

（オープンソースエコシステムに貢献し、それに依存するAI研究者や開発者にとって…オープンモデルやアーティファクトを構築・公開するのにこれほど良い時期はかつてなかった。）

NVIDIAの物理AI戦略とHugging Face連携

GR00T N1.6：ヒューマノイドロボット向け基盤モデル

NVIDIAは2026年1月のCESで、オープンな推論型ビジョン言語アクション（VLA）モデル「Isaac GR00T N1.6」を発表しました。このモデルはヒューマノイドロボット向けに設計されており、全身制御を実現し、NVIDIA Cosmos Reasonによる高度な推論と文脈理解を搭載しています。

GR00T N1.6のニューラルネットワークアーキテクチャは、ビジョン言語基盤モデルと拡散トランスフォーマーヘッドを組み合わせたもので、連続的なアクションをデノイジングする仕組みです。

LeRobotとの統合

NVIDIAとHugging Faceの協業により、GR00T NモデルとIsaac Lab-Arenaがオープンソースロボティクスフレームワーク「LeRobot」に統合されました。これにより、NVIDIAの200万人のロボティクス開発者とHugging Faceの1,300万人のAIビルダーコミュニティが結びつけられました。

TechCrunchは「NVIDIAはジェネラリストロボティクスのAndroidになりたい」と報じており、物理AIの民主化が急速に進んでいることを示しています。

Cosmos世界モデル

NVIDIA Cosmos Transfer 2.5とCosmos Predict 2.5は、物理ベースの合成データ生成とシミュレーション内でのロボットポリシー評価を可能にするオープンな世界モデルです。Boston Dynamics、Caterpillar、LG Electronicsなどが、NVIDIAの技術を使ったロボットをCESで披露しました。

2026年のAIトレンド：エージェントと特化型小型モデル

AIエージェント時代の本格到来

Hugging Faceのトレンド分析によると、2026年はAIエージェントの年です。AIが自律的、能動的、協調的に動作する世界が現実になりつつあります。

注目モデルとしては、MiniMaxの最新オープンソースエージェントモデルや、GLM-4.7-Flashの「Preserved Thinking」モード（マルチターンエージェントタスク向けの推論機能）などがあります。

特化型小型言語モデル（SLM）の台頭

2026年のもう一つの大きなトレンドは、特化型の小型言語モデル（SLM）が特定ドメインで大規模言語モデルを打ち負かすケースが増えていることです。MiniCPM-V 4.5は、8Bパラメータのマルチモーダルモデルでありながら、統合3D-Resamplerアーキテクチャにより高い性能と効率性を両立しています。

実践ガイド：Hugging Faceで最新モデルを試す方法

Step 1: トレンドモデルの確認

Hugging Face Trending Papersにアクセスし、最新の注目論文をチェックします。

Step 2: モデルのダウンロードと実行

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "your-chosen-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Step 3: LeRobotでロボティクスAIを始める

pip install lerobot

LeRobotライブラリを使えば、GR00T Nモデルのファインチューニングや評価を簡単に行えます。

Step 4: モデルの比較と選択

Hugging Face Open LLM Leaderboardでベンチマークスコアを比較し、用途に合ったモデルを選択しましょう。

よくある質問（FAQ）

Q: DeepSeek R1は今でも使えますか？
A: はい。MITライセンスのため自由に利用でき、多くの派生モデルも登場しています。Deep Cogito社のCogito v2.1のように、DeepSeek-V3をベースにファインチューニングしたモデルもあります。

Q: NVIDIAのGR00T N1.6は一般でも使えますか？
A: はい。GitHubでオープンソース公開されており、Hugging FaceのLeRobotフレームワークから利用できます。

Q: 日本語対応のオープンソースモデルはありますか？
A: Qwenファミリーや各種マルチリンガルモデルが日本語をサポートしています。Hugging Faceで「japanese」タグで検索するとよいでしょう。

Q: AIエージェントとは具体的に何ですか？
A: 自律的にタスクを計画・実行し、外部ツールを使って目標を達成するAIシステムです。2026年は特にマルチターン推論とツール呼び出しの能力が大きく進化しています。

まとめ

2026年2月現在、オープンソースAIの世界はDeepSeekのインパクトから1年を経て、次のフェーズに入っています。中国企業の存在感がHugging Face上で急激に高まり、欧米勢もオープンモデル戦略で対抗する構図が鮮明になりました。NVIDIAはGR00Tを通じて物理AIの民主化を推進し、AIエージェントと特化型小型モデルが実用化の段階に入っています。

今後のAI開発において重要なのは、これらのオープンソースリソースを積極的に活用し、自分のプロジェクトやビジネスに適したモデルを選択・カスタマイズしていく力です。Hugging FaceとNVIDIAの連携が示すように、オープンな協業こそがイノベーションを加速させる原動力となっています。

参考資料

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