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 | 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 | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,49 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 115,35 ₽ | 3,46 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 127,45 ₽ | 3,46 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 9,48 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,49 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 211,77 ₽ | 8,03 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 4,50 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 9,48 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 341,77 ₽ | 8,03 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 10,67 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 22,56 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 45,50 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 97,49 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 6,28 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 6,28 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 674,08 ₽ | 9,16 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 6,28 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 29,22 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 21,20 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 45,85 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 81,21 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 841,52 ₽ | 6,52 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 877,57 ₽ | 12,62 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 338,68 ₽ | 12,62 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 23,15 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 1 677,58 ₽ | 70,71 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 58,51 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.