Hugging Face

Hugging Face, Inc.（中文译名：抱抱脸）是一家美国人工智能公司，总部位于纽约市，开发用于建构机器学习应用的运算工具。Hugging Face最具代表性的产品，是为自然语言处理打造的开放源代码函式库Transformers，以及供使用者分享机器学习模型与资料集的平台Hugging Face Hub，后者因功能近似程式码托管平台而被媒体称为“机器学习界的GitHub”。其名称取自Unicode中的🤗拥抱脸表情符号（1F917）。

Hugging Face由三位法国创业家于2016年在纽约创立，最初开发一款面向青少年的聊天机器人应用程序，在将聊天机器人背后的模型开源后，转型专注于成为机器学习平台。Hugging Face历经多轮创投募资，2023年8月完成的2.35亿美元D轮融资使其估值达45亿美元，投资者包括Google、亚马逊、辉达、英特尔、超微、高通、IBM与领投的Salesforce等企业。

Hugging Face以开放协作为核心理念。截至2025年，其Hub托管超过200万个公开模型、逾50万个公开资料集，并拥有约1300万名使用者。Hugging Face发起并协调了BigScience等开源协作计划，其中产出1760亿参数的多语言模型BLOOM，并自2024年起投入开源机器人领域，于2025年收购法国人形机器人新创公司Pollen Robotics。执行长克莱蒙·德朗格（Clément Delangue）表示其使命是“将优良的机器学习民主化”。由于Hub开放使用者上传，平台亦曾多次面临恶意模型与内容滥用等资讯安全与争议事件。

## 历史

### 创立与转型

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Hugging Face由克莱蒙·德朗格、朱利安·肖蒙（Julien Chaumond）与托马斯·沃尔夫（Thomas Wolf）三位法国创业家于2016年在纽约市创立。德朗格于2012年自ESCP毕业后婉拒Google的工作邀约，与正在开发协作式电子书阅读器的肖蒙共同创业，2016年肖蒙的大学友人沃尔夫加入成为第三位共同创办人，并将产品构想转为聊天机器人。Hugging Face最初推出的产品是一款面向青少年、可与人工智能“好友”对话的移动应用程序，于2017年初上线。在将聊天机器人背后的自然语言处理模型开源后，Hugging Face发现该技术本身的价值，遂转型专注于机器学习模型与平台。

2019年12月，Hugging Face完成由勒克斯资本领投的1500万美元A轮融资，用于打造自然语言处理函式库。2021年3月，Hugging Face完成由Addition领投的4000万美元B轮融资。2022年5月，Hugging Face宣布由勒克斯资本领投、红杉资本与寇图资本管理首度参与的1亿美元C轮融资，估值达到20亿美元。

2023年8月24日，Hugging Face完成2.35亿美元的D轮融资，估值倍增至45亿美元，由Salesforce创投部门领投，Google、亚马逊、辉达、英特尔、超微、高通、IBM与Sound Ventures等参与投资。这家独角兽企业的估值因此较2022年成长逾一倍。此轮融资的估值据报导超过其年化营收的100倍。2025年2月，Hugging Face裁减约4%的人力（约10人），主要影响销售团队。2024年时，Hugging Face员工规模约250人。

### 人工智能热潮

2021年，Hugging Face与多个研究团队合作启动BigScience研究工作坊，目标是发布一个开放的大型语言模型。工作坊由数百名研究者协作，使用法国政府提供的Jean Zay超级电脑，于2021年5月至2022年5月间运作。2022年，工作坊以BLOOM的发布告终，这是一个具有1760亿参数的多语言大型语言模型，涵盖46种自然语言与13种程式语言，并以负责任人工智能授权释出。

2023年4月，Hugging Face推出开源聊天机器人HuggingChat，作为OpenAI旗下ChatGPT的开放源代码替代方案。同年5月，其与ServiceNow共同主导的BigCode计划发布程式码生成模型StarCoder。8月，其完成D轮融资的同时，也发布了开源多模态视觉语言模型IDEFICS。

### 进军机器人

2024年3月，Hugging Face推出开源机器人程式库LeRobot，由前特斯拉研究员雷米·卡代纳（Remi Cadene）领导，旨在为机器人领域建立以社群为基础的人工智能协作。2025年4月，Hugging Face收购由马蒂厄·拉佩尔（Matthieu Lapeyre）与皮埃尔·鲁阿内（Pierre Rouanet）于2016年创立的法国人形机器人新创公司Pollen Robotics。首席科学家沃尔夫表示，机器人可能是人工智能开启的下一个前沿，并且应当是开放、平价且注重隐私的。收购Pollen Robotics带来了其代表性机器人Reachy，Hugging Face随后于2025年7月开放预订开源桌上型机器人Reachy Mini。辉达亦与Hugging Face深化合作，将新模型与框架带入LeRobot开源社群。台湾媒体分析指出，Hugging Face在文字与生成式人工智能领域已居主导地位、成长空间有限，因而如同辉达一般转向实体人工智能发展。

## 产品与服务

### Transformers 函式库

Transformers是一个Python函式库，包含用于文字、影像与音讯任务的Transformer模型开源实作，并内含BERT、GPT-2等知名模型。该函式库最初名为“pytorch-pretrained-bert”，后更名为“pytorch-transformers”，并于2019年9月随着对TensorFlow2.0的支援而简化为“Transformers”，使模型能在PyTorch与TensorFlow框架间自由转换。它作为跨框架的模型定义框架，同时支援PyTorch、JAX与TensorFlow，涵盖文字、视觉、音讯与多模态模型的推论与训练。

### Hugging Face Hub

Hugging Face Hub是一个集中式的网络服务平台，用于托管以Git为基础的版本控制储存库，涵盖模型、资料集与称为Spaces的机器学习应用。Hub提供版本控制、提交历史、分支、拉取请求与讨论等功能，其运作方式被媒体形容为“机器学习界的GitHub”。2024年9月，Hub达到托管100万个公开模型的里程碑；截至2025年10月，平台已托管超过200万个公开模型、逾50万个公开资料集与超过100万个公开Spaces。为因应资料规模成长，Hugging Face于2024年8月收购储存技术新创公司XetHub，这是其当时规模最大的一次收购，并自2025年起将Hub的储存后端由Git LFS迁移至字节层级去重的Xet系统。

### 其他函式库与工具

除Transformers外，Hugging Face生态系还包含多个开源函式库。Datasets用于存取与分享音讯、视觉及自然语言处理任务的资料集；Tokenizers是以Rust实作的高速分词器函式库；Diffusers提供最先进的预训练扩散模型，用于生成影像、影片与音讯；Accelerate让相同的PyTorch程式码只需增加数行即可在各种分散式环境执行；PEFT提供参数高效微调方法，无须微调全部参数即可调适大型预训练模型；TRL则是用于监督式微调、直接偏好最佳化与奖励建模等后训练方法的函式库。Hugging Face也开发了硬件最佳化函式库Optimum、Rust机器学习框架Candle，以及作为pickle格式安全替代品的张量储存格式safetensors。此外，其于2025年推出以极少程式码建构人工智能代理的smolagents函式库。

Gradio是一个开源Python套件，让使用者能在数分钟内为机器学习模型建立网页界面与互动式展示，无须撰写HTML、CSS或JavaScript程式码。Hugging Face于2021年12月21日收购Gradio。2024年6月，Hugging Face又收购协作式资料标注平台Argilla。

### Spaces 与推论服务

Spaces是在Hub上托管机器学习展示应用的方式，支援Gradio与Streamlit两种PythonSDK。为降低运算门槛，Hugging Face于2024年5月推出ZeroGPU计划，透过动态配置与释放辉达GPU的共享基础设施，向新创与开发者免费提供价值约1000万美元的运算资源。在模型部署方面，其提供全托管的Inference Endpoints服务，以及用于部署大型语言模型的Text Generation Inference工具组。2025年1月，Hugging Face推出Inference Providers推论路由层，将fal.ai、Replicate、SambaNova Systems与Together AI等第三方无服务器推论供应商直接整合到Hub的模型页面，其后陆续纳入Cerebras等供应商。

Hugging Face亦维护多个公开评测榜单，其中2023年推出的Open LLM Leaderboard在两年间评测了逾1.3万个模型，成为开源大型语言模型的重要参考，并于2025年3月退役。开源聊天机器人HuggingChat累积超过100万名使用者、支援逾20个开源模型，Hugging Face于2025年7月将其关闭，以推出与生态系整合更紧密的新服务。

### 模型与资料集

除BLOOM外，Hugging Face主导或参与开发了多个开源模型与资料集。在程式码生成方面，Hugging Face与ServiceNow共同主持的BigCode计划于2023年发布StarCoder，并于2024年2月发布涵盖逾600种程式语言、以4兆多个词元训练的StarCoder2，两者均基于程式码资料集The Stack (资料集)。2023年10月，其H4团队发布以直接偏好最佳化微调的Zephyr模型。

自2024年起，Hugging Face推出SmolLM系列小型语言模型，包含135M、360M与1.7B参数的版本，并于2024年11月与2025年7月分别发布小型视觉语言模型SmolVLM与具长脉络推理能力的SmolLM3。在资料集方面，其于2024年发布由96份Common Crawl快照萃取、含15兆个词元的FineWeb，以及从中筛选出的教育文本资料集FineWeb-Edu。Hugging Face早在2019年即发表知识蒸馏模型DistilBERT，其在保留BERT约97%语言理解能力的同时，体积缩小40%、速度提升60%。

## 合作伙伴

Hugging Face与多家云端服务与芯片业者建立合作。2023年2月，Hugging Face与亚马逊云端运算服务（AWS）扩大策略合作，以AWS为首选公有云，开发者可透过SageMaker与Trainium、Inferentia芯片训练及部署模型。同年8月，辉达与Hugging Face宣布合作，于平台内提供DGX Cloud人工智能超级运算与“训练丛集即服务”。2024年1月，Google Cloud与Hugging Face建立策略合作，开发者可运用Vertex AI、GKE与Cloud TPU v5e训练及部署模型。

其他合作对象包括微软（于Azure机器学习提供模型目录）、IBM（整合至watsonx.ai企业平台）、戴尔科技（本地部署生成式人工智能）、Graphcore（IPU最佳化）、英特尔、超微、高通与Cloudflare（在其全球网络部署最佳化模型）。

在公共与研究领域，Hugging Face于2024年6月与Meta、Scaleway合作，在巴黎的Station F推出面向欧洲新创的人工智能加速器计划，最终选出五家获胜新创。2024年9月，其与Meta、联合国教科文组织合作推出线上语言翻译器，基于Meta的开源No Language Left Behind模型，可在200种语言间直接互译。Hugging Face亦于2023年获法国国家资讯自由委员会（CNIL）选入其强化支援计划。

## 公司事务

### 商业模式

Hugging Face由三位共同创办人领导。执行长克莱蒙·德朗格负责Hugging Face整体策略；技术长朱利安·肖蒙主导技术开发；首席科学家托马斯·沃尔夫则领导研究，其学术背景横跨统计物理与法律，曾任物理研究员与欧洲专利代理人。Hugging Face内的研究人员包括领导LeRobot机器人计划的前特斯拉研究员雷米·卡代纳，以及专注于机器学习伦理与气候影响、曾入选《时代》TIME100 AI名单的研究科学家萨沙·卢奇奥尼（Sasha Luccioni）。人工智能伦理学者玛格丽特·米契尔 (科学家)亦于Hugging Face担任首席人工智能伦理科学家，并入选2023年首届TIME100 AI名单。

Hugging Face的营运以开放的模型协作平台为核心，主要营收来自向企业提供的付费工具与服务，包括封闭托管的企业版Hub、按时计费的推论与运算服务，以及个人与团队订阅方案。Hugging Face提供每月9美元的PRO个人方案，以及每人每月20美元起、含单一登入、稽核日志与存取控制等功能的企业方案。

Hugging Face的财务规模随人工智能热潮快速成长。2021年，其营收不足1000万美元；至2023年年中，其营收年化率升至约3000万至5000万美元，获利方式为在数十万个由社群训练的模型平台之上，加收安全与企业工具费用。2024年，执行长德朗格表示Hugging Face已达获利，并指这在多数大量烧钱的人工智能新创中相当罕见，但拒绝透露具体营收数字。

### 开源倡议与政策

Hugging Face长期倡导开放科学与开放源代码人工智能。2023年6月，执行长德朗格出席美国众议院科学、太空与技术委员会的听证会作证，主张开放科学与开源对激励创新至关重要，且与美国的价值观与利益高度契合。针对欧盟人工智能法案，Hugging Face与创用CC、GitHub等组织联署，主张立法应顾及开放与开源机器学习开发的特性与优势。Hugging Face也推广OpenRAIL授权框架与模型卡（Model Cards）等机器学习透明化实践。2023年12月，其成为由IBM与Meta发起的AI Alliance创始成员。

Hugging Face高层对人工智能发展亦持鲜明观点。首席科学家沃尔夫于2025年公开表示，现有人工智能模型更可能造就“服务器上的应声虫”，而非真正的科学突破，因为模型擅长回答问题却不擅于提出前人未曾想过的问题。沃尔夫并认为开源人工智能的效益远大于风险，主张以光谱而非二分法看待开放程度。德朗格则于2025年11月预测大型语言模型存在泡沫，并可能在2026年破裂。在环境影响方面，其研究人员曾量测BLOOM训练的碳足迹，估计仅计入动态电力消耗约为24.7公吨二氧化碳当量，若计入所有相关制程则约为50公吨。

### 教育与社群

Hugging Face提供多门免费开源线上课程，涵盖大型语言模型、深度强化学习与人工智能代理等主题。2022年，Hugging Face推出学生大使计划，设定于2023年底前向500万人教授机器学习的目标。Hugging Face也定期举办社群活动，例如2025年6月的Gradio人工智能代理与MCP黑客松吸引逾4100人报名，总奖金超过1.65万美元。截至2025年，其平台社群已成长至约1300万名使用者，机器人资料集数量亦从2024年的1145个增至2025年的26991个。

## 资讯安全与争议

Hugging Face的开放平台允许任何使用者上传模型与资料集，这在促进协作的同时，也使平台成为恶意行为者的目标。资安研究人员多次在平台上发现恶意模型与滥用内容，Hugging Face则以自动扫描、格式改良与第三方资安合作等方式回应。

### 恶意模型与供应链风险

由于Hub开放使用者上传模型，平台面临供应链安全风险。传统的pickle模型格式在载入时可执行任意程式码，成为攻击媒介。2024年2月，资安公司JFrog揭露平台上约有100个含后门的恶意机器学习模型，其中部分会建立连向特定IP地址的反向壳层连线。2025年2月，资安公司ReversingLabs揭露一种名为“nullifAI”的技术，攻击者以7z压缩并刻意破坏pickle档案，借此绕过平台的Picklescan扫描器，Hugging Face在通报后24小时内移除相关恶意模型，并改进扫描工具。同一时期，资安公司Checkmarx亦展示了绕过Picklescan黑名单机制的方法，并指黑名单并非良好的安全设计。

为因应这些风险，Hugging Face对推送至Hub的每个档案执行安全扫描，包括ClamAV病毒扫描与pickle汇入扫描，但同时声明此机制并非万无一失。Hugging Face先后与资安公司Wiz、Protect AI与JFrog合作，将漏洞扫描与恶意模型扫描器整合进平台。此外，其开发并推广的safetensors格式即为pickle风险的直接回应，该格式经Trail of Bits外部稽核确认安全。

### 平台滥用事件

2024年4月，资安公司Wiz揭露Hugging Face的共用推论基础设施存在跨租户接管风险，攻击者可上传恶意pickle模型触发远端程式码执行，进而存取其他客户的模型；经负责任揭露后，Hugging Face导入Wiz的云端安全态势管理工具进行缓解。Wiz指出，此类租户隔离风险并非Hugging Face独有，而是人工智能即服务业者普遍面临的挑战。2024年6月，Hugging Face侦测到其Spaces平台遭未授权存取，部分作为机密储存的验证权杖可能外泄，其随即撤销受影响权杖，并推动改用细粒度存取权杖。2026年初，攻击者滥用Hugging Face平台散布数千种变体的Android恶意软件，并采用每15分钟生成新变体的服务器端多型技术以规避侦测；平台移除相关恶意资料集后，该行动一度以新名称再度出现。2026年5月，资安公司HiddenLayer发现一个假冒OpenAI的恶意储存库“Open-OSS/privacy-filter”，累积约24.4万次下载，Hugging Face证实其违反服务条款并予以移除。

### 版权与内容争议

2023年，反盗版组织Rights Alliance指出，用于训练人工智能的Books3资料集含有未经授权的书籍，且该资料集曾在Hugging Face上被大量下载；经该组织接触后，Hugging Face上托管的相关资料集连结被移除，该资料集页面现标示为因侵权检举而永久停用。平台上也曾出现大量未经当事人同意、用于生成真实人物肖像的模型，以及针对政治人物的深伪脱衣工具，这些内容违反Hugging Face禁止未经同意的性内容的政策。

### 专利诉讼

2023年，韩国人工智能新创公司FriendliAI于德拉瓦州联邦法院控告Hugging Face，指其Text Generation Inference工具侵犯FriendliAI关于批次处理排程的专利。经逾一年诉讼，双方于2025年1月达成保密和解，FriendliAI撤回诉讼。

## 基本资料

- 日语原文：Hugging Face, Inc.
- 公司类型：私人公司
- 产业：人工智能、机器学习
- 成立：2016年，纽约市
- 创办人：克莱蒙·德朗格、朱利安·肖蒙、托马斯·沃尔夫
- 总部：美国纽约市
- 业务范围：全球
- 代表人物：克莱蒙·德朗格（执行长）、朱利安·肖蒙（技术长）、托马斯·沃尔夫（首席科学家）
- 产品：Transformers、Hugging Face Hub、Datasets、Diffusers、Gradio
- 员工人数：约250
- 员工人数：2024