05.08.2025 OpenAI представила первую после легендарной GPT-2 серию открытых моделей gpt-oss, таким образом ворвавшись в конкурентный рынок open-source llm. GPT-OSS-120B флагманская модель в серии с 116.8B общих параметров и инновационной Mixture-of-Experts архитектурой, которая активирует лишь 5.1B параметров на токен, и использует нативную MXFP4 квантизацию, что позволяет обеспечивать эффективную работу даже на единственном 80GB GPU.
Архитектура модели включает 36 скрытых слоев с 128 экспертами, из которых активируются лишь топ-4 эксперта. При этом в структуре модели предусмотрено последовательное чередование полных и оконных attention-слоев с шириной окна 128 токенов и использование Grouped Query Attention с 8 key-value головами. Каждая из 64 голов внимания имеет обучаемое смещение, которое подобно механизмам off-by-one attention и attention sink позволяет модели "понижать" значимость определённых токенов, почти полностью игнорируя их. Это архитектурные инновации позволяют модели эффективно управлять вниманием, оптимизировать расходы VRAM и легко поддерживать контекст до 131,072 токенов (через YaRN расширение).
Модель обучена с использованием нового специального формата Harmony Chat, который включает иерархию ролей (Система > Разработчик > Пользователь > Ассистент > Инструмент), которая позволяет модели разрешать «конфликты в инструкциях», а также инновационную систему каналов для разделения и адресации генерируемого вывода: analysis — для цепочек рассуждений (CoT), commentary — для вызовов инструментов, final — для финальных ответов, видимых пользователю. Этот подход позволяет модели эффективно управлять генерацией ответа, например встраивать вызов функции непосредственно в ходе рассуждения или же удалять предыдущее рассуждение роли ассистент из контекста диалога. Еще одной новеллой модели является variable effort reasoning - трехуровневая система рассуждений (low, medium, high) для гибкой настройки расходов на reasoning, что позволяет пользователю, исходя из сложности задач, установить баланс между скоростью и точностью.
В области практических применений GPT-OSS-120B демонстрирует впечатляющие результаты, по многим показателям превосходя OpenAI o3-mini и приближаясь к цифрам o4-mini на ключевых бенчмарках. На математических олимпиадах AIME 2024 и 2025 модель показывает 96.6% и 97.9%. Агентские возможности модели раскрываются через её исключительную способность к использованию инструментов: веб-поиска, выполнения Python кода в Jupyter-среде и вызова произвольных пользовательских функций. На Codeforces модель достигает рейтинга 2622, на SWE-Bench Verified показывает 62.4% точности, превосходя o3-mini на 13 процентных пунктов, а на Tau-Bench Retail демонстрирует 67.8% точности в задачах вызова функций.
Модель распространяется под открытой лицензией Apache 2.0 (с некоторыми дополнениями) и интегрирована с ведущими платформами и производителями GPU, что позволяет реализовать ее быстрое развертывание и интеграцию в исследовательские проекты или коммерческие продукты.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | TPS | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 pipeline |
32 | 131072 | 160 | 6 | 147,44 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 156,24 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 209,04 ₽ | Запустить | |
131 072 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 223,04 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 98304 | 320 | 4 | 284,16 ₽ | Запустить | |
131 072 pipeline |
64 | 262144 | 320 | 3 | 347,52 ₽ | Запустить | |
131 072 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 353,04 ₽ | Запустить | |
131 072 |
16 | 98304 | 160 | 1 | 367,41 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 98304 | 320 | 4 | 376,56 ₽ | Запустить | |
131 072 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 387,41 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
32 | 98304 | 160 | 4 | 388,21 ₽ | Запустить | |
131 072 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 423,04 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 513,04 ₽ | Запустить | |
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 |
16 | 131072 | 240 | 1 | 423,81 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
24 | 262144 | 240 | 2 | 440,74 ₽ | Запустить | |
131 072 pipeline |
44 | 262144 | 240 | 6 | 593,14 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
24 | 262144 | 240 | 2 | 700,74 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
24 | 196608 | 240 | 2 | 729,47 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
44 | 262144 | 240 | 8 | 766,94 ₽ | Запустить | |
131 072 pipeline |
44 | 262144 | 240 | 6 | 791,74 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
44 | 262144 | 240 | 8 | 1 031,74 ₽ | Запустить | |
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
16 | 262144 | 480 | 4 | 818,68 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
24 | 262144 | 320 | 2 | 841,52 ₽ | Запустить | |
131 072 pipeline |
24 | 393216 | 480 | 3 | 1 105,60 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
16 | 262144 | 480 | 4 | 1 338,68 ₽ | Запустить | |
131 072 tensor |
32 | 393216 | 480 | 4 | 1 450,00 ₽ | Запустить | |
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.