オープンソースのAIモデルは、現在ではソフトウェア開発の日常的な構成要素となっている。開発者はこれらをダウンロードし、その上にアプリケーションを構築し、自社のハードウェア上で実行している。複数の組織がこの活動の測定を試みているが、その数値は必ずしも一致しない。本レポートは、ダウンロード数、トークン使用量、地域別の変化、コスト、開発者調査、企業の資金調達を網羅し、主要な数値を並べて示す。各数値には出典、日付、そして実際に何を計測しているかの注記が付されている。

以下のすべての指標に共通する注意点がある。ダウンロード数はファイルへのリクエストを意味し、人数ではない。トークン数は実行された処理量を測るものであり、コピーされた数ではない。ほとんどのオープンモデルは、正確にはオープンウェイトモデルと呼ぶべきものである。訓練済みパラメータは公開されているが、訓練データやコードはしばしば非公開である。したがって、これらの数値は流通、推論、実験、本番デプロイという採用の異なる層を示しており、市場シェアとして互換性のある指標として、総合的に読むべきものである。

主要数値の一覧：

• Qwenは2026年3月までにHugging Faceの累計ダウンロード数が9億4,210万件に達した。Llamaは4億7,600万件。
• DeepSeekは2024年11月から2025年11月の間にOpenRouterで14.37兆トークンを処理した。
• Mozillaによると、オープンモデルはアクティブなAI利用の約33%を処理するが、AI売上は約4%しか獲得していない。
• AI機能を追加している開発者の79%がオープンモデルを使用しており、クローズドモデルの71%を上回る。
• オープンモデルを使用するチームが本番環境に到達する割合は低く、51%対クローズドモデルの63%である。

モデルファミリー別オープンソースAIダウンロード統計

ATOM ReportはHugging Face上の約1,500のオープン言語モデルを追跡しており、ダウンロードをモデルファイルのエンドポイントへのあらゆるHTTPリクエストとして定義している。これにはtransformersやcurlなどのツールによる自動取得も含まれる。

AlibabaのQwenファミリーは2026年3月までに累計9億4,210万ダウンロードに達し、MetaのLlamaファミリーは同月時点で4億7,600万ダウンロードであった。Qwenが初めてLlamaを追い抜いたのは2025年9月で、その時点の累計はそれぞれ3億2,540万件と3億2,370万件だった。6か月後、差は4億6,610万件に拡大した。この期間にQwenは約6億1,700万ダウンロードを追加したのに対し、Llamaの追加は約1億5,200万件だった。

出典：The ATOM Report、Interconnects AI、Hugging Face累計ダウンロード数。

DeepSeekとMistralは上位2者を大きく下回っている。DeepSeekは2026年1月にMistralを追い抜き、1億2,820万ダウンロードに対しMistralは1億2,430万ダウンロードであった。それ以前はMistralが分野をリードしており、新しい派生モデルに占めるシェアはMistral 7BとMixtralに牽引され、2023年12月に57%でピークに達した。Metaの派生モデルシェアは2024年8月に44%でピークを迎え、2026年2月までに11%に低下した。

より新しい米国のラボは、はるかに小さな規模から出発している。NVIDIAのNemotronは2025年8月から2026年3月の間に3,070万ダウンロードを記録し、Allen Institute for AIのOLMoは1,480万、IBMのGraniteは860万を記録した。

企業の発表には異なる基準がある。Metaは2025年3月18日にLlamaのダウンロード数が10を超えたと発表した。Googleは2026年8月20日にGemmaが10億を超えたと発表し、Googleのエンジニアはこの数値にAndroidやChromeとの統合は含まれていないと述べた。いずれの企業数値も第三者による監査を受けておらず、ATOMのLlama集計はHugging Face上で追跡されたテキスト生成モデルのみを対象としているため、両者の数値を直接比較することはできない。

Qwenのリードを支えているのは月次の規模である。2026年2月、Qwen単独で1億5,360万ダウンロードを記録したのに対し、次の8つのオープンモデル組織の合計は7,120万件だった。

地域別オープンソースAIダウンロード統計

ATOMは、公開組織の本社所在地に基づいて各モデルを米国、中国、欧州に分類している。追跡対象の累計ダウンロード数は2026年3月までに20億4,000万件に達し、1年前の3億3,900万件から増加した。

出典：The ATOM Report、Interconnects AI、Hugging Face累計ダウンロード数。

減少した地域はない。2025年3月には米国が中国を8,000万件上回っていたが、2026年3月までに中国が4億2,800万件の差でリードし、ATOMは逆転の時点を2025年7月下旬としている。

調査データも同じ方向を示している。Mozillaの開発者調査では、大中華圏と東アジアにおけるオープンモデルの利用率は89%で全地域で最も高く、西欧は70%だった。OpenRouterのトラフィックも同様の変化を示しており、Mozillaの分析では、中国のオープンウェイトモデルは週間トラフィックに占める割合が2024年末の2%未満から2026年4月までに45%へと拡大したという。

Hugging Faceの2026年夏レポートはモデルサイズを調査した。2026年のほぼ毎月、中国のラボが公開した最大のオープンモデルは、米国のラボのどのモデルよりも大きかった。中国の月次上限は7,540億から2兆7,800億パラメータの間で推移し、米国のモデルは7か月のうち5か月で1,300億パラメータ未満にとどまった。AMDとNVIDIAは2026年にそれぞれ200を超える新規モデルリポジトリを公開し、他のどの組織よりも多く、LiquidAIが約100で3位となった。

オープンモデルのトークン使用統計

ダウンロード数はウェイトがコピーされた頻度を測り、トークン数はモデルが実行した処理量を測る。OpenRouterとa16zは、2024年11月から2025年11月までの10兆トークンを超える実際のプラットフォームトラフィックを分析した。DeepSeekは14.37兆トークンを処理し、5.59兆のQwenと3.96兆のMeta Llamaを上回った。Qwenが大きくリードしているダウンロード数ランキングとは順位が異なる。

出典：OpenRouterおよびa16z、State of AI、OpenRouterでルーティングされたトークン、2024年11月〜2025年11月。

オンウェイトモデルは2025年後半までにOpenRouter利用の約3分の1を占めるに至った。1年間の期間では、中国のオープンモデルが週間トークン量の平均13.0%を占め、その他地域のオープンモデルは平均13.7%、その他地域の専有モデルは70%を占めた。

ATOM自身のOpenRouterシリーズは、シェアがどれほど迅速に変動しうるかを示している。DeepSeek V3とR1の合計は2025年6月、オープンモデル推論トークンの最大75.6%を占めたが、2026年1月までに31.1%に低下した。Metaのシェアは2025年1月のピーク37.4%から2025年8月までにゼロに落ちた。この指標での主導権は数か月以内に変わりうる。

Presenc AIは異なるソースの組み合わせを使用しており、より小さなオープンシェアを報告している。同社は2026年1月時点でオープンウェイトモデルが推論トークンの約15%を占め、1年前の約1%から増加したとしている。この推計では、DeepSeekが約6%、Qwenが約5%、Llamaが約3%を占める。

オープンAI vs クローズドAI：利用、売上、パフォーマンス

Mozillaは2026年7月に初のState of Open Source AIレポートを発表した。それによると、オープンモデルはアクティブなAI利用の約33%を処理するが、世界のAI売上の約4%しか獲得しておらず、クローズドモデルが残りの67%の利用と96%の売上を占めている。この乖離は、オープンモデルの収益化の仕組みに起因する。オープンウェイトの実行にトークンごとのライセンス料を支払う者はおらず、収益はモデルをホストする者、すなわちしばしば購入者自身のインフラに流れる。

他のソースはより低い利用率を報告している。TechnologyCheckerが引用するMIT Sloanによれば、クローズドモデルがモデル利用の約80%を占め、オープンモデルはリリース時点でクローズドモデルのパフォーマンスの約90%に達するという。

パフォーマンス格差は時間とともに変化してきた。MozillaのChatbot Arenaトラッキングでは、平均格差は約8.04%から2024年8月までに0.5%まで縮小した。その後、クローズドラボが新しい推論モデルをリリースしたことで格差は再び拡大し、2026年3月時点で3.3ポイントとなった。

BenchLMは異なるスケールを使用している。2026年10月20日時点で、同社のトップ50モデルのうち12モデル（24%）がオープンウェイトであり、追跡対象972モデルのうち494モデル（51%）がオープンウェイトだった。最高位のオープンモデルであるXiaomiのMiMo-V2.6-Proは100点満点中73.66点を獲得し、12位にランクインした。これは最高位の専有モデルClaude Opus 5.5から13.03ポイント差である。BenchLMは、最上位のクローズドモデルと最上位のオンモデルの間のArena Elo格差を、2026年10月15日時点で36.8ポイント、約1年前は29.2ポイントとして掲載している。同ページはこれを縮小と説明しているが、掲載されている数値はより大きな格差を示しているため、この傾向は慎重に読む必要がある。

格差はタスクによっても異なる。Presenc AIの2026年5月の比較では、知識とコーディングのテストではほぼ同等であり、難しい推論テストではクローズドモデルが大きくリードしている。

出典：Presenc AI、Open Source vs Closed AI Market Share 2026。数値は概算。

個々の結果はこのパターンを覆すことがある。Z.aiのGLM-5.2はTerminal-Bench 2.1で81.0を記録し、GPT-5.5の83.4に迫った。SWE-bench Proでは62.1を記録し、GPT-5.5の58.6を上回った。Mozilla自身のデータセットでは、GLM-5.2の登場前、最高のオープンモデルはTerminal-Bench 2.1で67.9だった。レポートのデータは公開日の時点で既に最新のリリースに追いついていなかった。

開発者の採用および本番利用統計

Mozillaのレポートは、2026年5月に実施されたSlashDataの1,494人の開発者調査に基づいている。回答者はアプリケーションにAI機能を追加している開発者である。

出典：MozillaおよびSlashData 2026開発者調査、2026年5月実施。最初の2行は重複している。

両グループが分かれるのは本番環境である。オープンモデルを使用するチームのうち本番環境に到達するのは51%に対し、クローズドモデルでは63%である。Mozillaのレポートページではオープンの数値を53%としているが、ブログ記事では51%としている。SlashDataのAlvaro Ruiz Cuberoは、この格差をモデルの品質ではなくインフラの欠如によるものとしている。

オープンモデルプロジェクトの障害について尋ねられた開発者は、インフラコストを27%で最も多く挙げ、次いでセキュリティとコンプライアンスが26%、保守とアップデートが24%、デプロイの複雑さが23%だった。4つの回答は拮抗しており、単一の対策で問題が解決するわけではない。

利用は用途にも左右される。Presenc AIの推計では、エッジおよびオンデバイスのワークロードの約94%がオープンモデルを使用しており、コスト重視の高ボリューム業務では約85%、法務、金融、医療などの機密データ業務では約71%である。

出典：Presenc AI、Open Source vs Closed AI Market Share 2026。

調査結果は質問の仕方に左右される。Presenc AIは、企業の約89%が本番環境で少なくとも1つのオープンソースモデルを使用しているとしている。一方、TechnologyCheckerが引用するLinux Foundationの調査では、組織の63%がオープンソースAIを使用し、89%がAIスタックのどこかにオープンソースを使用しているとしている。

ウェブ上で確認できるデプロイははるかに少ない。TechnologyCheckerは2026年5月に5,000万を超えるドメインをスキャンし、検出可能な最も一般的なオープンソースAIフレームワークであるBotpressが1,558ドメインで稼働しているのに対し、クローズドのOpenAI APIは52,682ドメイン、GoogleのDialogflowは1,349ドメインであることを確認した。Botpressのデプロイと紐づいた899社のうち、64%が従業員10名以下、81%が50名未満、約5%が1,000名以上だった。検出されたデプロイの約23%が米国で、次いでスペインが6.9%、インドが6%だった。TechnologyCheckerは、この手法ではtransformers、LangChain、Ollamaなどのバックエンドツールを検出できず、その集計はブラウザに見える層のみを反映していると注記している。

Hugging Faceエコシステム統計

Hugging Faceの2026年春レポートによると、同プラットフォームは2025年にユーザー1,300万人、公開モデル200万超、公開データセット50万超へと成長した。2026年1月〜8月を対象とする夏レポートでは、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71万1,000から100万に、Spacesは100万から144万に増加した。

注目は少数のモデルに集中している。春レポートでは、全モデルの約半分が総ダウンロード数200未満であり、上位200モデル（全体の0.01%）が全ダウンロードの49.6%を占めていることが判明した。夏レポートでは、生涯ダウンロード数が200未満のモデルの割合を85.6%とし、リポジトリの1.5%がダウンロード数の99.2%を占めているとしている。両レポートは集計方法が異なり対象期間も異なるが、いずれも少数のモデル群がトラフィックのほぼすべてを獲得しているという同じ構図を示している。

Stanford AI Index 2026は、GitHubとHugging Face上に約560万のAI関連プロジェクトを計上しており、うち10以上のスターを持つのは206,880件（3.7%）のみである。Hugging Faceのモデルアップロード数は2023年から2025年の間に3倍以上に増加し、ある四半期には33万2,000件に達した。

出典：Hugging Face、State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026、2026年3月17日公開。

平均値は中央値をはるかに上回るペースで拡大した。Hugging Faceは、上位帯を引き上げた要因として量子化とMixture-of-Experts設計を挙げ、一方で小規模モデルの利用は横ばいにとどまっているとしている。それでもダウンロードの大半は小規模モデルが占めている。10億パラメータ未満のモデルが累計ダウンロードの83%を占め、1,000億を超えるモデルは1%である。2026年のダウンロードだけを見ると、700億パラメータ超のモデルが3%を占めた。

いいねとダウンロード数は異なるものを測っている。2026年のダウンロード数上位25リポジトリといいね数上位25リポジトリが共通して含むのは、わずか1件だった。モデルall-MiniLM-L6-v2は7か月間で15億5,000万回取得され、5,156のいいねを獲得している。

Qwenは他者が構築する基盤となっている。QwenベースのモデルはHub上に151,448の派生モデルを有し、これはMetaの総数の2.6倍、Llamaリポジ単体の4.7倍である。Googleが82,506で続く。Qwenの派生モデルは2026年の最初の7か月間、1日あたり約180〜210件の新規リポジトリのペースで増加した。

ローカル実行も同じパターンを示す。Qwenは月間3,960万件のGGUFダウンロードを記録するのに対し、Gemmaは2,080万件、Llamaは750万件である。GGUFはllama.cppなどのローカルランナーで使用されるファイル形式である。

最も急速な成長はランタイム層にある。ggufライブラリを使用するリポジトリは464%、lerobotは194%、Appleのmlxは148%増加した。一方、transformersとpeftは16%、diffusersは21%の増加にとどまり、全モデルリポジトリの伸びは21.5%だった。

エージェントも新しい種類のユーザーとして登場している。Claude Codeは2026年7月、Hubへのエージェントタグ付きトラフィックの44.4%を占め、4月の67.8%から低下した。同期間にCodexは10.4%から20.8%へ上昇した。

コスト、価格、資金調達統計

Mozillaの報告によると、GPT-4クラスの推論コストは36か月間で約20ドルから約0.40ドル（100万トークンあたり）へと下落した。これは50分の1の下落であり、レポートはこれをオープンウェイトモデルとの競争に結び付けている。レポートで引用されているLinux Foundationの分析では、クローズドモデルの推論は同等のオープンモデルの約6倍のコストがかかるとしている。Mozillaはこの格差を、購入者が対象となるワークロードをオープンウェイトに移行した場合の未実現年間節約額248億ドルという推計に換算した。一例として、StripeはAI業務の一部をオープンモデルに移行することで、日次5,000万件のAPIコールを処理しながら推論コストを73%削減した。

プロバイダーの価格表はこの開きを示している。Presenc AIの2026年5月の比較では、DeepSeek V4は100万入力トークンあたり0.14ドル、一方GPT-5.5とClaude 4.7 Opusは3.00ドルとされている。

出典：Presenc AI、Open Source vs Closed AI Market Share 2026、2026年5月プロバイダー価格。

小型のクローズドモデルはオープンモデルの価格に近く、GPT-5.5 miniは0.15ドル、Gemini 3.1 Flashは0.075ドルとされている。低価格帯では、価格だけではオープンとクローズドを区別できない。

オープンモデルを基盤とする企業は、収益の報告を始めている。Mozillaのレポートは、Databricksを54億ドルのランレート、Mistral AIを年間経常収益約4億ドル（12か月で20倍）として掲載している。DeepSeekは約2億2,000万ドルで、500億ドルを超える評価額で74億ドルを調達した。Mistralは2025年9月9日、17億ユーロのシリーズCを、投資後評価額117億ユーロで発表した。リード投資家はASMLである。Zhipu AIとMiniMaxはともに2026年の香港上場を目指している。2026年5月、IBMとRed HatはオープンソースAIツールとインラに50億ドルを拠出すると約束した。Market.usは、オープンソースAIモデル市場が2025年の190億5,000万ドルから2026年に230億8,000万ドルへ、約21%成長すると予測している。

ライセンスは、リターンがどこから来ていないかを示している。2026年に公開された200億パラメータ超の中国のリリース178件のうち、59%がApache 2.0を使用し、22%がMITを使用している。同じサイズ帯の米国のリリースでは、29%がApacheまたはMITを使用し、41%が独自条件、30%が無表示である。Hugging Faceは、Kimi K3やQwen 3.8 2.4Tなどの最近の大規模リリースの一部が、非商用制限や収益分配条件の追加を始めていると指摘しており、ライセンスの状況は変化しつつある。

出典

• The ATOM Report (arXiv)
• OpenRouter, State of AI
• Hugging Face, State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026
• State of Open Source AI (Mozilla)
• BenchLM, Open Source LLM Statistics (2026)
• Hugging Face, State of Open Models: Summer 2026 Observations
• TechnologyChecker, Open-Source AI Adoption 2026
• Tech Insider, Open-Source AI Powers 33% of Use, Just 4% of Revenue
• Presenc AI, Open Source vs Closed AI Market Share 2026
• Command Linux, Open-Source AI Model Download Statistics 2026

本記事は当初 Blockonomi で公開されたものです。