Publié le 14 août, le rapport estival 2026 de Hugging Face couvre l’évolution des dépôts publics de modèles, des jeux de données et des Spaces entre janvier et août. Son constat principal tient en une phrase : l’écosystème des modèles ouverts s’élargit rapidement, mais l’attention et les téléchargements restent très inégalement répartis. État des modèles ouverts : observations de l’été 2026
Le Hub s’agrandit sans répartir davantage l’attention
Le nombre de dépôts publics de modèles est passé de 2,43 millions à 2,96 millions sur la période étudiée. Les jeux de données publics sont passés de 711 000 à 1 million, tandis que les Spaces publics ont progressé de 1 million à 1,44 million. Pour les chercheurs et les développeurs, cette hausse élargit le choix de ressources à examiner, adapter et déployer. Elle ne signifie toutefois pas que chaque nouveau dépôt trouve un usage significatif.
Les téléchargements restent concentrés sur une fraction étroite du Hub. Environ 85,6 % des modèles ont enregistré moins de 200 téléchargements cumulés, alors qu’environ 1,5 % des dépôts ont représenté 99,2 % de l’ensemble des téléchargements. Aucun modèle publié en 2026 ne figurait parmi les 25 dépôts affichant les totaux les plus élevés ; 13 de ces 25 dépôts dataient de 2022.
L’échelle des dépôts les plus populaires rend cette concentration concrète. Le dépôt all-MiniLM-L6-v2 a enregistré 1,55 milliard de téléchargements en sept mois et reçu 5 156 mentions J’aime. La multiplication des dépôts ne s’accompagne donc pas automatiquement d’une répartition plus large de l’adoption.
La course aux plus grands modèles s’intensifie
Les données de Hugging Face montrent aussi un écart croissant au sommet de l’échelle des modèles. Le plafond mensuel des modèles ouverts chinois a atteint entre 754 milliards et 2,78 billions de paramètres en 2026. Les modèles américains sont restés sous les 130 milliards de paramètres pendant cinq des sept mois analysés, même si le Nemotron 3 Ultra de NVIDIA a atteint 561 milliards de paramètres en mai et juin.
La participation des entreprises apparaît également dans l’activité de publication. AMD et NVIDIA ont chacune publié plus de 200 nouveaux dépôts de modèles au cours de l’année. Parmi les 178 modèles chinois de plus de 20 milliards de paramètres sortis en 2026, 59 % utilisent la licence Apache 2.0 et 22 % la licence MIT.
Ces chiffres rapprochent la taille des modèles de l’activité des entreprises et des choix de licences, mais ils ne suffisent pas à établir que les modèles les plus grands sont les mieux adoptés. Les téléchargements racontent une histoire différente : la taille peut dominer l’attention dans une partie de l’écosystème sans garantir une visibilité ou un usage comparable dans les pratiques courantes.
Qwen et les petits modèles concentrent les usages mesurés
Hugging Face a recensé 151 448 dépôts dérivés de modèles Qwen, avec environ 180 à 210 nouveaux dépôts issus de Qwen chaque jour au cours des sept premiers mois de 2026. Cette cadence illustre la capacité d’une famille de modèles établie à servir de base à de nouvelles expérimentations et publications.
Les modèles plus petits restent toutefois les plus téléchargés. Ceux de moins de 1 milliard de paramètres ont représenté 83 % des téléchargements cumulés parmi les dépôts indiquant leur nombre de paramètres, contre 1 % pour les modèles de plus de 100 milliards. Le nombre de paramètres ne peut donc pas servir seul d’indicateur de portée : les modèles les plus imposants occupent une place importante dans la course technologique, tandis que les modèles plus petits concentrent la majorité des usages mesurés.
Le Hub accueille aussi les outils pour agents
Le rapport suit enfin l’évolution des outils qui s’installent autour des modèles ouverts. La part de Claude Code dans le trafic d’agents identifié est passée de 67,8 % en avril à 44,4 % en juillet, tandis que celle de Codex a progressé de 10,4 % à 20,8 %. En juillet, près d’un quart du trafic d’agents identifié provenait de frameworks qui n’étaient pas encore nommés dans le jeu de données, contre 59,8 % en mai.
Hugging Face a ajouté en mars un Markdown lisible par machine pour les articles scientifiques, puis, en avril, les traces d’agents comme type de jeu de données à part entière ainsi qu’un endpoint agents.md pour chaque Space Gradio. En juillet, la plateforme a ajouté l’outil hf_fs à son serveur MCP. Le Hub se présente ainsi à la fois comme un catalogue de modèles et de jeux de données, et comme une infrastructure que les agents peuvent lire et utiliser.
Ce rapport donne surtout la mesure d’un changement d’échelle et de direction. L’offre progresse, les familles établies génèrent de nombreux dérivés et les outils pour agents gagnent en visibilité. Mais les dépôts, le nombre de paramètres et les téléchargements ne mesurent pas la même chose : aucun de ces indicateurs ne suffit à lui seul pour juger la qualité ou l’adoption d’un modèle.