Глава Hugging Face зовёт строить узкие модели вроде Jev. Что говорят данные платформы

Глава Hugging Face Клеман Деланг считает, что у узких моделей, сделанных под отдельные задачи и языки, огромные возможности, и зовёт строить «гораздо более разнообразную» экосистему ИИ. Поводом для его поста в соцсети X стала Jev — модель стартапа TypeSafe AI¹.

Почему это важно: Деланг руководит крупнейшим открытым хранилищем моделей. Он ставит на тысячи небольших моделей под конкретные задачи, а не на несколько больших универсальных, которые делают ведущие лаборатории.

Цитата: «Много лет большие универсальные модели высасывали из ИИ почти весь кислород», — написал Деланг 21 сентября. По его словам, специализированные модели «на порядки дешевле, быстрее и лучше оптимизированы», а на Hugging Face их в открытом доступе 3 млн.

Детали: Jev не пишет текст. Она читает текст и данные программы и возвращает готовое значение, например число или один из заданных вариантов, а к нему — оценку уверенности. Модель закрытая, с середины сентября её выдают в раннем доступе по списку ожидания. Миллион входных токенов стоит 0,042 доллара, за ответ плата не берётся.

Не факт: «На порядки» — это оценка Деланга: для каких задач она верна, он не пишет. Для самой Jev такие цифры есть только у TypeSafe: по её замерам, на её задачах модель в 40–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле передовых моделей.

Откуда цифра: 3 млн — это все публичные модели на платформе, а скачивают их очень неравномерно:

• Счётчик Hugging Face перевалил за 3 млн в середине августа: 14 августа он показывал 3 011 630 моделей, подсчитал Иван Фиораванти в блоге на платформе.
• По весеннему отчёту самой Hugging Face от 17 марта, когда моделей было больше 2 млн, половину из них скачали меньше 200 раз.
• По тому же отчёту, 200 самых популярных моделей, то есть 0,01% от всех, собрали 49,6% скачиваний.
• Медианный размер модели на платформе в 2025 году — 406 млн параметров², а небольшие модели скачивают заметно чаще огромных.

Между строк: Все эти модели лежат на платформе, которой руководит Деланг, а в августе стало известно, что NVIDIA покупает Hugging Face за 13 млрд долларов. Саму Jev TypeSafe не открыла, но на Hugging Face уже выложены её открытые копии от сообщества.

Что говорят: Саймон Уиллисон, разработчик и автор блога об ИИ, в тот же день назвал Jev «откатом ещё дальше к машинному обучению в виде чёрного ящика»: «Если Jev пометит что-то как спам, какие признаки в тексте её к этому подтолкнули?» Редактор KDnuggets³ Абид Али Аван написал: «Я бы пока не назвал Jev революционной. Классификация — не новость. Распознавание намерений — не новость».

Другая сторона: Против тезиса Деланга часто приводят «Горький урок» — эссе исследователя Ричарда Саттона 2019 года. Его вывод из 70 лет истории ИИ: общие методы, которые растут вместе с вычислительными мощностями, в итоге обходят решения, заточенные под задачу.

Если шире: Весь сентябрь Деланг спорит с тем, что ИИ сосредоточен в нескольких крупных компаниях: 18 сентября он назвал главным риском ИИ концентрацию власти в нескольких лабораториях.