北京時間 2026 年 10 月 22 日、Allen Institute for AI（Ai2）が OlmoEarth v1.3 を公開した。セットは三つ：衛星時系列向けの基盤モデル、陸域と近岸の年次 10m embedding（64 次元または 128 次元）、ブラウザ上の Embeddings Explorer。Explorer では偽色マップをパンし、年を切り替え、似た場所を探し、数点のラベルで小さな分類器を学習して GeoTIFF を書き出せる。アカウント不要で、この経路では自前 GPU も不要。Explorer については、まだテストしていない。使った方はサイトへのフィードバックを歓迎する。

中身は三つの仕事に分かれる。年をまたいで各ピクセルの embedding を比べる、または地点をクリックして似た場所を探す、には学習は不要。Explorer で数点ラベルを付けると、凍結 embedding の上に小さな分類器を学習するだけで、基盤モデルを再学習するわけではない。日付・モダリティ・解像度を選んだ本格微調整が必要なら、OlmoEarth Studio が要る。そこには計算資源と画像ワークフローが要る。Explorer は計算に値するかを見極める助けになるが、Studio の代替ではない。

地図に見えるのは年次の要約であり、ライブの衛星映像ではない。OlmoEarth v1.3 は 1 年分のレーダ（Sentinel-1）とマルチスペクトル（Sentinel-2、Landsat）を、10m ピクセルごとに 1 ベクトルへ圧縮する。Ai2 と Source Cooperative によれば、2023・2024・2025 は全球、2017–2022 は一部の国のみでバックフィル中——特定の都市に 9 年分が揃うとは限らない。マゼンタ寄り変化図は embedding の動きが大きい場所を示すだけで、建設・災害・作物・雲影などの原因そのものではない。公式デモが「何が起きたか」を説明するときも Sentinel-2 を開き、外部モニタリングを引用する。

Ai2 は、128 次元 embedding が AlphaEarth Foundations と Tessera v2 に対する 27 評価のうち 20 で最高、64 次元版は 18 で首位と述べる。数字は Ai2 自述の評価であり、参考として読んでほしい。重み・事前学習データ・コードは公開済み。事前計算 embedding は Source Cooperative にあり、タイルを公開 Sentinel-1 / Sentinel-2 / Landsat カタログへ辿れる provenance 表が付く。

本リリースはすべて OlmoEarth Artifact License であり、Apache ではない。帰属表示と制限の下流伝達を条件に利用・改変・配布はできるが、軍事・防衛関連、および石油・ガス・鉱物の抽出を計画・促進する採掘用途（掘削・採掘・森林破壊を含む）は禁じられる。Hugging Face のモデルカードは license: other とし、当該契約へリンクする。使う前に許可全文を読んでほしい。ライセンス制限を選定条件として扱う DigIntoAI の別ガイドは FastH3 Omni ローカル導入：GPU 要件、加速の前提、ライセンス制限。近い Hugging Face のオープン研究公開は Hugging Face が DNA 言語モデル Carbon-X を公開、GPU 1 枚で動作。オープンな視覚言語重みでローカル GPU 枠が明示されている例は Nemotron 3.5 Super VLとBolt：仕様、ライセンス、24GBで動作。