この記事でわかること
- 何ができるチャットサイトか
- 運営元Hugging Faceとは
- 料金（2026年10月28日時点）
- ChatGPTとの違いと、向いている人
HuggingChat（ハギングチャット）は、文章で質問すると、AIが文章で答えてくれるチャットサイトです。使い方はChatGPTとほぼ同じです。
違うのは、答えるAIが1つではないこと。Google、Meta、アリババ、DeepSeekなど、世界の会社が公開している135個のAIの中から、答えるAIを選べます。自分で選ばなくても、質問に合うAIを自動で選んでくれます。
Hugging Faceの実際の画面：質問を書くと、合ったAIが答える
質問を書いて送る→AIが答える。ChatGPTと同じ流れ
huggingface.co/chat を開くと、下の画面で質問できます。
- ① 質問を書く：書いて送ると、AIが答えを書き返します
- ② 答えるAI：標準は「Omni」。質問の中身を見て、合うAIを自動で選びます
- ③ AIの一覧：答えさせたいAIを、自分で選ぶこともできます
一覧には、ChatGPTを作ったOpenAI、Google、Meta（Facebookの会社）、Microsoftといった有名な会社のAIも並んでいます。ただし、ChatGPTやGeminiそのものは入っていません。入っているのは、同じ会社が誰でも使える形で公開しているAI（OpenAIの「gpt-oss」、Googleの「Gemma」、Metaの「Llama」など）です。
選べるAIの一覧を見る（137個）2026年10月28日時点。数は日によって増減します
よく知られた会社のAI
OpenAI（ChatGPTの会社）・3個
gpt-oss-120b ／ gpt-oss-20b ／ gpt-oss-safeguard-20b
Google・5個
gemma-4-31B-it ／ gemma-4-26B-A4B-it ／ gemma-3-27b-it ／ gemma-3-12b-it ／ gemma-3-4b-it
Meta（Facebookの会社）・7個
Muse-Spark-Open-816B-A42B ／ Llama-3.1-8B-Instruct ／ Muse-Glimmer-30B ／ Llama-3.3-70B-Instruct ／ Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct ／ Llama-Guard-4-12B ／ Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
Microsoft・1個
phi-4
NVIDIA・2個
NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 ／ NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
IBM・3個
granite-4.2-8b ／ granite-4.2-3b ／ granite-4.2-30b
アリババ（Qwen）・27個
Qwen3.8-27B ／ Qwen3.5-9B ／ Qwen3.6-35B-A3B ／ Qwen3.8-2.4T-A95B ／ Qwen3-8B ／ Qwen3-4B-Instruct-2507 ／ Qwen3-14B ／ Qwen3.8-Flash-Next-FP8 ／ Qwen3.5-35B-A3B ／ Qwen2.5-72B-Instruct ／ Qwen2.5-Coder-32B-Instruct ／ Qwen3.6-27B ／ Qwen3.5-27B ／ Qwen3.5-122B-A10B ／ Qwen3-30B-A3B ／ Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ／ Qwen3-235B-A22B ／ Qwen2.5-VL-72B-Instruct ／ Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ／ Qwen2.5-Coder-7B-Instruct ／ Qwen2.5-Coder-3B-Instruct ／ Qwen3-4B-Thinking-2507 ／ Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ／ Qwen3-32B ／ Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ／ Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 ／ Qwen3.5-397B-A17B
DeepSeek・17個
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ／ DeepSeek-V4.1-Flash ／ DeepSeek-V4-Flash ／ DeepSeek-R1 ／ DeepSeek-V4-Pro ／ DeepSeek-V4-Flash-0731 ／ DeepSeek-V3.1-Terminus ／ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ／ DeepSeek-V3 ／ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ／ DeepSeek-V4-Pro-0813 ／ DeepSeek-V3-0324 ／ DeepSeek-V3.2 ／ DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp ／ DeepSeek-R1-0528 ／ DeepSeek-V3.1 ／ DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
そのほかの会社のAI
Z.ai（GLM）・22個
GLM-5.3-Flash ／ GLM-5.3 ／ GLM-5.2 ／ GLM-4.7-Flash ／ GLM-4.6 ／ GLM-5.1 ／ GLM-4.7 ／ GLM-5 ／ GLM-4.5 ／ GLM-5.3-Flash-BF16 ／ GLM-4.5-Air ／ GLM-5.3-BF16 ／ GLM-4.6V-Flash ／ GLM-5.2-FP8 ／ GLM-4.5V ／ GLM-4.5V-FP8 ／ GLM-4.6V ／ AutoGLM-Phone-9B-Multilingual ／ GLM-4.6V-FP8 ／ GLM-4.6-FP8 ／ GLM-4.7-FP8 ／ GLM-5.1-FP8
Moonshot AI（Kimi）・6個
Kimi-K3 ／ Kimi-K2.6 ／ Kimi-K2.5 ／ Kimi-K2.7-Code ／ Kimi-K2-Instruct ／ Kimi-K2-Instruct-0905
Cohere・12個
c4ai-command-r7b-12-2024 ／ tiny-aya-global ／ tiny-aya-water ／ c4ai-command-r-08-2024 ／ aya-vision-32b ／ aya-expanse-32b ／ c4ai-command-r7b-arabic-02-2025 ／ c4ai-command-a-03-2025 ／ command-a-reasoning-08-2025 ／ command-a-translate-08-2025 ／ tiny-aya-earth ／ tiny-aya-fire
MiniMax・5個
MiniMax-M3.1-Flash ／ MiniMax-M3 ／ MiniMax-M2.5 ／ MiniMax-M2.7 ／ MiniMax-M1-80k
シャオミ（MiMo）・4個
MiMo-V2.6-Pro-RL ／ MiMo-V2.6-Flash-RL ／ MiMo-V2.5-Pro ／ MiMo-V2.5
テンセント・2個
Hy4-preview ／ Hy3
StepFun・2個
Step-3.5-Flash ／ Step-3.7-Flash
inclusionAI（Ling）・4個
Ling-3.1-flash ／ Ling-3.0-flash ／ Ling-3.0-flash-VL ／ Ling-3.0-flash-Fin
AI Singapore（SEA-LION）・4個
Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B ／ Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT ／ Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT ／ Qwen-SEA-LION-v4-32B-IT
Swiss AI（Apertus）・3個
Apertus-v1.5-70B ／ Apertus-8B-Instruct-2509 ／ Apertus-70B-Instruct-2509
Thinking Machines・2個
Inkling ／ Inkling-Small
Reflection AI・1個
Beam-1.0-501B-A23B
Nous Research・1個
Hermes-3-Llama-3.1-70B
SpeakLeash・1個
Bielik-11B-v3.0-Instruct
バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター・1個
ALIA-40b-instruct-2606
Sao10K（個人の開発者）・1個
L3-8B-Stheno-v3.2
alpindale（個人の開発者）・1個
WizardLM-2-8x22B
Omniの仕組みは図2のとおりです。たとえば、メールの文面なら文章が得意なAIへ、プログラムの修正ならプログラムが得意なAIへ回します。この仕分けをしているのも、小さなAI（「Arch-Router-1.5B」）です（公式の発表）。
同じ質問を別のAIにも投げて、答えを見比べることもできます。
運営のHugging Faceとは
AIを公開・共有するサイトの会社が、そのAIをチャットで試せるようにした
運営元のHugging Face（ハギングフェイス）は、2016年にニューヨークで生まれたAIの会社です。最初は10代向けのおしゃべりアプリを作っていましたが、のちに、AIを作る人がAIを公開・共有するサイトの運営に方向を変えました。
今では世界中の会社や研究者が200万を超えるAIを公開していて、プログラムを共有するサイトになぞらえて「AIのGitHub」と呼ばれています。ただ、そのAIの多くは、使うのにプログラムを書く必要があります。プログラムを書かずに、チャットで話しかけて試せるようにしたのがHuggingChatです。
Hugging Faceの成り立ちや事業の中身は、こちらで詳しく解説しています：
Hugging Faceとは？評価額1.2兆円「AIのGitHub」のビジネスモデルを徹底解説（AI産業通信）
料金：使った分だけ払う
チャットの回数ではなく、AIを動かした量で減っていく
HuggingChatは、Hugging Faceの「推論クレジット」（AIを動かす利用枠）を使います。
| アカウント | 月額 | 毎月の利用枠 |
|---|---|---|
| 無料 | 0円 | なし（使う分を購入） |
| PRO | 約1,350円 | 約300円分 |
| 個人向け。開発用の計算枠・保存容量が増える | ||
| Team | 1人約3,000円 | 1人約300円分 （全員で共有） |
| 会社向け。社員のログインの一括管理・操作の記録・権限の管理が付く | ||
| Enterprise | 1人約7,500円〜 | 1人約300円分 （全員で共有） |
| Teamの全機能に加え、利用上限の引き上げ・年契約での請求・専任のサポート | ||
約300円分でも、文章のやり取りなら月に数千回分が目安です。運営の担当者の例では、大型モデルへの質問1,840回で約100円でした（Hugging Faceフォーラム）。
長い資料を丸ごと読ませる、長く考えるAIを使う、画像を作る、といった使い方では早く減ります。枠を超えた分は、使った量に応じて追加で払います。
金額は公式の料金ページと利用枠の説明の外貨表示を、2026年10月の為替で円にした概算です。
ChatGPTとの違いと、向いている人
ChatGPTは1社のAIだけ。HuggingChatは各社のAIを乗り換えられる
| HuggingChat | ChatGPT | |
|---|---|---|
| 答えるAI | 各社が公開したAI 135個 | OpenAIが作ったAI |
| AIの選び方 | 自動か、一覧から選ぶ | OpenAIのAIの中から選ぶ |
| 向く使い方 | 同じ質問を、いくつものAIに聞き比べる | 1つのAIを毎日の仕事に使い込む |
公開されたAIは、自社のサーバーに入れて動かすこともできます。社外に出せないデータをAIに扱わせたい会社なら、どのAIを社内に入れるか決める前に、HuggingChatで答えの質を見比べる、という使い方ができます。
社内のデータで答えるAIが欲しいなら
「今月の請求漏れは？」「A社の前回の見積は？」に答えるには、AIが社内のデータを読めなければいけません。当社は、営業・経理・案件管理の基幹システムにAIをつなぎ、社内の数字で答える仕組みを自社で使っています。
賢いAIは、選べば手に入ります。自社のデータを知っているAIは、つくるしかありません。
60分の無料相談から始められます。しつこい営業はしません。
参考（2026年10月28日確認）：HuggingChat（Hugging Face）／[NEW] HuggingChat Omni（Hugging Face）／Hugging Face launches Omni Chat（The Decoder）／Pricing（Hugging Face）／Inference Providers Pricing and Billing（Hugging Face）／Billing / Subscription（Hugging Face Forums）／Hugging Faceとは？（AI産業通信）
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