Ai2、Hugging Face と提携拡大しオープン科学を加速
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Allen AI (AI2)
AI2 は Hugging Face と提携を拡大し、ストレージ容量を約 2 ペタバイトに増強してモデルやデータセットの公開規模を大幅に拡大し、オープンサイエンスの加速を図る。
AI深層分析を開く2026年8月6日 23:07
AI深層分析
キーポイント
インフラ基盤の大幅強化
Hugging Face Hub 上のストレージ容量が約 3 倍に増強され、2 ペタバイト規模となり、大規模データセットやマルチチェックポイントモデルのダウンロード速度制限が解除される。
オープンサイエンスへのコミット
AI2 はトレーニングスクリプトから中間チェックポイント、評価データまで全てを公開する方針を維持し、研究の再現性と検証可能性を高めるためのリソース拡充を行う。
利用実績と成長規模
2024 年春以降に AI2 のモデルやデータセットは Hugging Face Hub で 5,000 万回以上ダウンロードされ、同社の公開アートの年間新規数は他の組織を凌駕している。
olmOCR-Benchの統合と評価機能
Hugging Faceが文書読み取りベンチマーク「olmOCR-Bench」をHubのリーダーボードに組み込み、OCRおよびドキュメント理解モデルの比較を一元化した。このベンチはモデルサイズやライセンスを考慮した適切な選択を支援し、分野全体の発展を導く指針となっている。
ロボット工学モデルLeRobotへの統合
オープンロボティクスモデル「MolmoAct 2」がHugging Faceのライブラリ「LeRobot」に統合され、開発者が既存のワークフローで微調整やデプロイが可能になった。リリースから3週間以内にモデルとデータセットは40万回以上ダウンロードされた。
重要な引用
Ai2 has been showing us what 'fully open' looks like, sharing everything end-to-end from training scripts to intermediate datasets behind impactful models like Olmo and Molmo
Developing models completely in the open is core to how we work at Ai2, and that means publishing everything leading up to a model – as well as the model itself – so the rest of the field can study and build on it
"olmOCR-Bench helps the community make informed decisions about which OCR model to use, considering model size, whether it's open source, and its license. None of the big household-name LLMs we have today would exist without OCR. olmOCR-Bench has been acting as a north star for their development, so its impact on the field has been huge."
Ai2 and Hugging Face are working toward an ecosystem where anyone can build with, inspect, and conduct experiments on a wide range of AI tools—empowered by the best of Hugging Face's infrastructure and community, and our uniquely open and scientifically grounded approach to model building.
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AI2 の「完全オープン」への徹底した姿勢と、それを支える Hugging Face のインフラ拡大は、次世代 AI 研究の透明性と速度を高める重要な一歩である。特に大規模モデルや科学分野向けツールの開発において、リソースの制約がなくなることで新たなイノベーションが加速する可能性が高い。
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Ai2 と Hugging Face は、オープン AI のアクセスとデプロイをより容易にするため、パートナーシップを拡大します。Hugging Face は AI コミュニティの中核プラットフォームとして機能しており、この協力の拡大により、増加するモデル、データセット、ベンチマーク、アプリケーションのポートフォリオをサポートするために、大幅にストレージ容量と帯域幅が強化されます。
直ちに、Hugging Face Hub 上のストレージ容量は約 3 倍に増強され、2 ペタバイト近くに達します。また、トラフィックは Hub の標準的なレート制限の対象外となり、最も大規模なデータセットやマルチチェックポイントモデルでもフルスループットでダウンロードできるようになります。2024 年春以降、Hugging Face Hub から当社のモデルとデータセットのダウンロード回数は5,000 万回以上に達しています。
この容量増強は、Hub における当社の規模を反映するものです。Hugging Face の公式ヒートマップによると、当社が毎年公開する新しいアーティファクトの数は、同社が追跡する他のすべての組織を上回っています。
モデル重みの公開はオープンリサーチの一部に過ぎません。私たちは、トレーニングデータや中間チェックポイント、データミックス、評価結果、アブレーション実験、デモなど、研究者が当社の研究を再現し、モデルの構築プロセスを検証できる資料も公開しています。この拡張されたインフラストラクチャにより、ポートフォリオの拡大に伴い、これらのリソースを継続的に利用可能に保つことができます。これには、マルチモーダルモデルやツール使用エージェント、科学コミュニティ向けのオープンモデルに関する今後の研究成果も含まれます。
「Ai2 は、Olmo や Molmo といった影響力のあるモデルの背後にあるトレーニングスクリプトから中間データセットに至るまで、すべてをエンドツーエンドで共有することで、『完全なオープン』がどのようなものかを示してくれています」と、Hugging Face の共同創設者兼 CEO の Clem Delangue は語ります。「私たちは、実在するロボット向けの MolmoAct VLA や気候変動に取り組む OlmoEarth など、多様な分野での Ai2 の影響力ある活動を可能にするインフラを提供できることを誇りに思っています。現在、900 以上のモデルと 1,200 以上のデータセットを大規模に提供しています。」
「Ai2 では、モデルを開発する際、そのプロセス全体を完全にオープンで行うことが私たちの働き方の核心です。つまり、モデル自体だけでなく、それに至るまでのすべての成果物を公開し、他の研究者がそれを研究・発展できるようにすることです」と、Ai2 の interim CEO（臨時 CEO）である Peter Clark は述べています。「これらの成果物をアクセスしやすく維持するためには、専用のストレージと帯域幅が必要です。この Hugging Face とのパートナーシップは、多分野にわたるオープンなリリースのポートフォリオが拡大する中で、その能力を強化するものです。」
Hugging Face はすでに、多くの人々がオープンな成果物を探し、利用する場となっています。ここには、我々の完全オープンな言語モデルファミリー「Olmo」や、多モーダルモデルの「Molmo」、地球観測用の「OlmoEarth」、そして科学調査エージェントの評価スイートである「AstaBench」が置かれています。今回の提携により、研究成果物を Hugging Face Hub に統合し、より広い層に届けるための同社の取り組みを土台とした、将来のオープンサイエンスにおける共同作業も具体化されます。
この協力の最も明確な例の一つが、「olmOCR-Bench」です。これは、実文書（多段レイアウト、表、手書き文字、キャプション付きチャートなど）を読み取るモデルの性能を評価するためのベンチマークです。Hugging Face のチームはこのベンチマークを採用し、データセットを Hub のリーダーボードワークフローに組み込みました。これにより、OCR や文書理解モデルを比較する誰もが、一つの場所で各モデルのスコアを確認でき、関連するモデルへの直接リンクも提供されます。
「olmOCR-Bench は、コミュニティが OCR モデルを選択する際に、モデルサイズやオープンソースかどうか、ライセンス条件などを考慮した上で、適切な判断を下せるよう支援します。現在の主要な大規模言語モデル（LLM）の多くは、OCR の存在なしには成立し得ません。olmOCR-Bench はその開発における指針として機能しており、分野全体への影響は計り知れません。」— Nathan Habib氏、Hugging Face 評価ツールチーム ML エンジニア
Hugging Face は、開発者がすでに使用しているツール内で当社のモデルを実行するのにも役立ちます。
今春、Hugging Face はオープンソースのロボット工学ライブラリ「LeRobot」に、当社のオープンロボティクスモデル「MolmoAct 2」を統合しました。これにより、愛好家やロボット研究者、開発者が、慣れ親しんだワークフローとデータセットを用いて、このモデルの微調整・評価・デプロイが可能になりました。また、MolmoAct 2 のトレーニングデータも LeRobot の標準フォーマットで公開しており、開発者はそのまま低コストな SO-100 や SO-101 アームなど、LeRobot コミュニティで人気の実機にモデルを適用できます。リリースからわずか 3 週間足らずで、MolmoAct 2 のモデルとデータセットのダウンロード数は 40 万回を超えました。
評価ツールも Hub に用意されています。「IFBench」や「RewardBench 2」、「AstaBench」といったベンチマークを通じて、開発者はモデルが実際に指示に従う能力や報酬モデリング、エージェントタスクでのパフォーマンスを測定できます。モデルの数が増え、その違いを見極めるのが難しくなる中で、特にどのモデルを採用するかを選ぶ開発者にとって、こうした信頼性の高い計測は極めて重要です。
Hugging Face は、私たちの科学向け AI 研究の拠点としても重要な役割を果たしています。同プラットフォームには、地球観測用のオープンモデル「OlmoEarth」や、気候変動予測を目的とした HiRO-ACE などの気候モデルが公開されています。これらは一般的な天気予報モデルを超え、気候に長期的な影響を与える海洋と大気の相互作用に焦点を当てています。両モデルは、Hugging Science コミュニティとの連携によって生み出された成果を追跡する Hugging Face の Hugging Science Collabs コレクション に含まれています。
Ai2 と Hugging Face は、誰もが Hugging Face の優れたインフラとコミュニティの力を借りて、多様な AI ツールを構築・検証・実験できるエコシステムの構築を目指しています。その基盤となるのは、モデル開発における独自のオープンで科学的根拠に基づいたアプローチです。今回の合意は、そのような未来に向けた大きな一歩となります。
Hugging Face 上で公開中のモデル、データセット、ベンチマークについては こちら からご覧ください。
*Ai2 について*
Ai2（Allen Institute for AI）は、故人であるポール・アレンによって 2014 年に設立されたシアトルを拠点とする非営利の AI 研究機関です。公共の利益に貢献する AI の発展を目指し、基盤となる AI 研究やオープンモデル、ツールの開発を行っています。主な成果として「Olmo」「Molmo」「OlmoEarth」などがあり、詳細は allenai.org でご確認ください。
*Hugging Face について*
Hugging Face は、機械学習コミュニティがモデル、データセット、アプリケーションを協働で開発するプラットフォームです。同社のオープンソースライブラリや Hugging Face Hub は、世界中の研究員や開発者が AI の構築・共有・展開に活用しています。
詳細は huggingface.co をご覧ください。
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Ai2 and Hugging Face are expanding their partnership to make fully open AI easier to access and deploy. Hugging Face serves as a central platform for the AI community, and the expanded collaboration gives us substantially more storage and bandwidth to support our growing portfolio of models, datasets, benchmarks, and applications.
Beginning immediately, Hugging Face is roughly tripling our storage on the Hub to nearly two petabytes. Our traffic will also no longer be subject to the Hub’s standard rate limits, allowing even its largest datasets and multi-checkpoint models to download at full throughput. Since spring 2024, our models and datasets have been downloaded more than 50 million times from the Hugging Face Hub.
The added capacity reflects the scale of our presence on the Hub—according to Hugging Face’s official heatmap, we publish more new artifacts annually than any other organization it tracks.
Releasing model weights is only one part of open research. We also publish training data, intermediate checkpoints, data mixes, evaluations, ablations, demos, and other materials that let researchers reproduce our work and examine how our models were built. The expanded infrastructure will help keep those resources available as our portfolio grows, including forthcoming work on multimodal models, tool-using agents, and open models for scientific communities.
"Ai2 has been showing us what 'fully open' looks like, sharing everything end-to-end from training scripts to intermediate datasets behind impactful models like Olmo and Molmo,” says Clem Delangue, Co-Founder and CEO, Hugging Face. “We are proud to be the infra behind Ai2 to enable their impactful work that varies from MolmoAct VLAs for real robots to OlmoEarth tackling climate and many more: 900+ models, 1,200+ datasets at huge scale."
"Developing models completely in the open is core to how we work at Ai2, and that means publishing everything leading up to a model – as well as the model itself – so the rest of the field can study and build on it," says Peter Clark, Interim CEO, Ai2. "Keeping those artifacts available and easy to reach takes dedicated storage and bandwidth, and this partnership with Hugging Face strengthens our ability to do that as our portfolio of open releases — across many domains — continues to grow."
Hugging Face is already where many people go to find and use our open work. Olmo, our family of fully open language models, lives there, alongside our Molmo multimodal models, OlmoEarth for Earth observation, and AstaBench, our evaluation suite for scientific research agents. The agreement also sets up future open-science work together, building on Hugging Face's efforts to integrate our research artifacts into the Hub and put them in front of wider audiences.
One of the clearest examples of that collaboration is olmOCR-Bench, our benchmark for how well models read real documents: multi-column layouts, tables, handwriting, and captioned charts. Hugging Face's team chose it as their go-to OCR benchmark and wired the dataset into the Hub's leaderboard workflow, so anyone comparing OCR and document-understanding models can see how they score in one place, with direct links to each model.
"olmOCR-Bench helps the community make informed decisions about which OCR model to use, considering model size, whether it's open source, and its license. None of the big household-name LLMs we have today would exist without OCR. olmOCR-Bench has been acting as a north star for their development, so its impact on the field has been huge.” — Nathan Habib, ML Engineer, Evaluation Tooling, Hugging Face
Hugging Face also helps our models run inside the tools developers already use.
This spring, Hugging Face integrated our open robotics model, MolmoAct 2, into LeRobot – its open-source robotics library – so hobbyists, roboticists, and researchers can fine-tune, evaluate, and deploy the model with familiar workflows and datasets. We also released MolmoAct 2's training data in LeRobot's standard format so developers can take it straight to real hardware, including the low-cost SO-100 and SO-101 arms popular in the LeRobot community. Within just over three weeks of launch, MolmoAct 2’s models and datasets were downloaded more than 400,000 times.
Our evaluation tools live on the Hub too. Benchmarks like IFBench, RewardBench 2, and AstaBench let developers measure how models actually perform at instruction-following, reward modeling, and agentic tasks—reliable measurement that matters more as models multiply and the differences between them get harder to discern, especially for developers choosing which one to build on.
Hugging Face is also becoming a home for our AI-for-science work. The Hub hosts OlmoEarth, our open models for Earth observation, along with climate models like HiRO-ACE—going beyond the more common weather prediction models by focusing on ocean-atmosphere interactions at the long-horizon timescales that matter for the climate. Both are part of Hugging Face's Hugging Science Collabs collection, which tracks artifacts produced through partnerships with the Hugging Science community.
Ai2 and Hugging Face are working toward an ecosystem where anyone can build with, inspect, and conduct experiments on a wide range of AI tools—empowered by the best of Hugging Face’s infrastructure and community, and our uniquely open and scientifically grounded approach to model building. This agreement is a major step in that direction.
Browse our models, datasets, and benchmarks on Hugging Face here.
*About Ai2*
Ai2 (the Allen Institute for AI) is a Seattle-based nonprofit AI research institute founded in 2014 by the late Paul Allen. Ai2 develops foundational AI research, open models, and tools—including Olmo, Molmo, and OlmoEarth—to advance AI that serves the public good. Learn more at allenai.org.
*About Hugging Face*
Hugging Face is the platform where the machine learning community collaborates on models, datasets, and applications. Its open-source libraries and the Hugging Face Hub are used by researchers and developers worldwide to build, share, and deploy AI. Learn more at huggingface.co.
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