Efficient Large Model(NVIDIA・MIT)のオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス・記事

2026年9月27日

Efficient Large Model(NVIDIA・MIT)について

Efficient Large Model は、組織カードによれば NVIDIA と MIT の研究者の共同チームで、GPU で速く動く効率のよい生成 AI の大規模モデルを開発しています。Hugging Face の Efficient-Large-Model の組織で、画像・動画の生成モデルを中心に公開しています。

「強いだけでなく効率もよいモデル」を掲げており、高い解像度の画像・動画を少ない計算で作る研究が中心です。

何を公開しているのか

• SANA: 効率を重視した画像生成の拡散モデルのシリーズです。
• SANA-Video 2.0(2026年8月): モデルカードによれば、高解像度の動画生成のための効率的な拡散 Transformer で、5B 級のモデルがテキストから・テキストと画像から、720P で約8秒の動画を作ります。4ステップで生成する高速版もあります。
• LongLive 2.0(2026年5月): 長い動画を生成する 5B のモデルで、NVFP4 版があります。
• 世界モデル・ストリーミング: SANA-WM・SANA-Streaming など、動画を続けて生成する研究のモデルです。
• 自動運転向けの Fast-dDrive、拡散型の視覚言語モデルの Fast_dVLM などの研究モデルもあります。

ライセンス

SANA-Video などの多くは Apache-2.0 です。LongLive 2.0 は NVIDIA のオープンモデルのライセンスです。ライセンス欄が空の研究用のリポジトリもあります。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。

手元で動かすときのポイント

• 公式の GGUF はありません(2026-09-26 時点)。diffusers や専用の推論コードで使うモデルが中心です。
• 5B 級の動画生成モデルは、家庭用の GPU でも試しやすい大きさです。本体のほかにテキストエンコーダや VAE も読み込むので、必要なメモリは当サイトの記事の表で確認してください。

出典: Efficient-Large-Model の組織カード、Efficient-Large-Model/SANA-Video_2.0_5B_720p のモデルカード、Hugging Face 上の Efficient-Large-Model の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。

当サイトの記録とデータ

当サイトはEfficient Large Model(NVIDIA・MIT)自身のモデルの記事を1本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。

基本情報

Hugging Face で公開しているモデル

公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 140件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。

Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。

シリーズ別

公式モデルの記事

最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。