gpt-oss-120b

размышляющая
русскоязычная

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.


Дата анонса: 05.08.2025
Параметров: 117B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 6B
Контекст: 132K
Слоев: 36, с полным вниманием: 18
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: OpenAI
Версия Transformers: 4.55.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с gpt-oss-120b. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга gpt-oss-120b

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,93 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
4 156,24 ₽ 2,98 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 2,98 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
131 072
1 223,04 ₽ 1,54 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 264,96 ₽ 2,98 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 328,96 ₽ 2,98 Запустить
teslav100-3.64.256.320
131 072
pipeline
3 347,52 ₽ 3,50 Запустить
h100-1.16.128.160
131 072
1 353,04 ₽ 1,54 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,17 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 387,41 ₽ 3,50 Запустить
teslav100-4.32.96.160
131 072
tensor
4 388,21 ₽ 9,00 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 108,80 13,01 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 9,00 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h200-1.16.128.240
131 072
1 423,81 ₽ 2,79 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 440,74 ₽ 5,84 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
131 072
tensor
8 671,74 ₽ 8,72 Запустить
h100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 700,74 ₽ 5,84 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
131 072
tensor
2 729,47 ₽ 11,11 Запустить
rtx5090-6.44.256.240
131 072
pipeline
6 791,74 ₽ 9,77 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
131 072
tensor
8 1 031,74 ₽ 20,76 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 818,68 ₽ 12,62 Запустить
h200-2.24.256.320
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 6,52 Запустить
h100nvl-3.24.384.480
131 072
pipeline
3 1 105,60 ₽ 5,99 Запустить
h100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 1 338,68 ₽ 12,62 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
131 072
tensor
4 1 450,00 ₽ 23,15 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.