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.)
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,49 Запустить
teslaa2-4.32.128.480
131 072
tensor
4 115,35 ₽ 3,46 Запустить
teslat4-4.48.192.320
131 072
tensor
4 127,45 ₽ 3,46 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
4 156,24 ₽ 9,48 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,49 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 8,03 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 4,50 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 269,04 ₽ 9,48 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 8,03 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 10,67 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 439,97 ₽ 22,56 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 45,50 Запустить
h200-4.32.768.480
131 072
tensor
4 1 717,59 ₽ 97,49 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 440,74 ₽ 6,28 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 441,52 ₽ 6,28 Запустить
rtx4090-8.44.256.480
131 072
tensor
8 674,08 ₽ 9,16 Запустить
h100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 700,74 ₽ 6,28 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
131 072
tensor
2 840,74 ₽ 29,22 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
131 072
tensor
8 1 031,74 ₽ 21,20 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
131 072
tensor
4 1 450,00 ₽ 45,85 Запустить
h200-4.32.768.480
131 072
tensor
4 1 717,59 ₽ 81,21 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h200-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 6,52 Запустить
teslaa100-4.44.512.320
131 072
tensor
4 877,57 ₽ 12,62 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
teslaa100-8.44.704.960.nvlink
131 072
tensor
8 1 677,58 ₽ 70,71 Запустить
h200-4.32.768.480
131 072
tensor
4 1 717,59 ₽ 58,51 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.