Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
OpenAIs Mixture-of-Experts-model med åbne vægte og ræsonnering — Apache-2.0-licens, 131k kontekst, kan køres selv.
Oversigt. gpt-oss-120b er OpenAIs ræsonneringsmodel med lukkede vægte og Apache-2.0-licens, udgivet i august 2025 som selskabets første betydelige udgivelse med åbne vægte siden GPT-2. Det er en Mixture-of-Experts-arkitektur med 117 milliarder parametre i alt og 128 eksperter, men kun 5,1 milliarder parametre aktiveres per token via top-4-routing. Dette giver et kontekstvindue på 131.072 tokens til en brøkdel af beregningsomkostningerne for en tæt model af den størrelse. Udviklere vælger den, når de ønsker ræsonnering på OpenAI-niveau med mulighed for at køre selv, frem for at være begrænset til et lukket API.
Vigtigste styrker. Modellen er optimeret til ræsonnering: den genererer en synlig tankekæde før sit endelige svar, med et ræsonneringsniveau (lavt, mellem eller højt), der kan konfigureres, så du kan afveje svartid mod dybde. Dens MoE-design er bygget til effektiv drift trods det høje samlede antal parametre, hvilket passer til interaktiv chat-baseret inferens frem for tunge behandlingskæder til batch-kørsel. Tidlige indikationer tyder på en relativ styrke i matematik- og ræsonneringsorienterede opgaver sammenlignet med generel skrivning eller agentiske scenarier med værktøjskald, selvom dette endnu ikke er bekræftet af fulde benchmarkresultater og bør betragtes som vejledende.
Anvendelsesområder. Brug gpt-oss-120b, når en opgave har gavn af et eksplicit ræsonneringsspor, der kan efterses — f.eks. matematik med mange trin, logiske gåder eller problemer, hvor du vil skrue op eller ned for ræsonneringsniveauet. Det er også den rette model, når åbne vægte er vigtige: afdelinger, der har brug for at køre selv, finjustere eller køre inferens på deres egen teknologi af hensyn til compliance eller kontrol, kan gøre det under Apache-2.0-licensen. Den er ikke bygget til billeder, lyd eller dokumenter som inddata, så send de opgaver til andre modeller.
Begrænsninger. Modellen understøtter kun tekst ind og tekst ud — ingen billedforståelse, lyd eller indbygget dokumentforståelse. Hvor træningsdataene slutter er omkring midten af 2024, så den har ikke kendskab til nyere begivenheder. Ræsonnering i tankekæde er obligatorisk, hvilket betyder, at selv enkle forespørgsler medfører en vis ræsonneringsomkostning. Understøttelse af værktøjskald findes i modellens format, men er endnu ikke bekræftet som en fuldt integreret egenskab på alle endepunkter, der betjenes.
Bemærkning om suverænitet. gpt-oss-120b er skabt af OpenAI, et amerikansk selskab, og det nuværende konfigurerede endepunkt drives af en amerikansk inferensleverandør, så standardeksponering for CLOUD Act gælder for denne rute. Da modellen er udgivet under en åben Apache-2.0-licens, kan organisationer, der har brug for suveræn inferens med dataplacering i EU, i stedet vælge at køre vægtene selv på en løsning efter eget valg frem for udelukkende at stole på det leverandørdrevne endepunkt.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L3 | 0,15 / 0,60€ | Online | |||
| L3 | 1,00 / 4,20€ | Online | |||
| L2 | 0,14 / 0,54€ | Online | |||
| L1 | 0,08 / 0,40€ | Online | |||
| L1 | 0,15 / 0,55€ | Online | |||
| L1 | 0,15 / 0,65€ | Online | |||
| L1 | 0,20 / 0,80€ | Online | |||
| L0 | 0,03 / 0,15€ | Online | |||
| L0 | 0,14 / 0,54€ | Online |
12 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Indbygget understøttelse af værktøjskald er kernekravet for applikationer med funktionskald, og det store kontekstvindue understøtter komplekse skemaer.
Indbygget understøttelse af værktøjskald plus et kontekstvindue på 131k gør denne model til et stærkt valg med åbne vægte til at styre agentiske arbejdsflow med flere værktøjer.
Værktøjskald kombineret med et kontekstvindue på 131k muliggør iterative agentiske kodningsarbejdsflow, selvom der ikke er offentliggjort resultater fra SWE-Bench eller andre benchmarks for kodning for denne variant.
Egenskaben til værktøjskald understøtter de loops til udførelse af handlinger, der er typiske for browseragenter, men der findes ingen data fra benchmarks eller agentiske evalueringer, der bekræfter pålideligheden i stor skala.
Et kontekstvindue på 131k kan rumme store diffs eller filer til gennemsyn, men der er ikke dokumenteret nogen kodespecifikke benchmarkresultater, der bekræfter nøjagtigheden.
131k i kontekst understøtter indlæsning af lange transskriptioner til opsummering, hvilket gør modellen velegnet alene på grund af kontekstlængden.
Værktøjskald og et stort kontekstvindue understøtter agentiske planlægningsloops, selvom der ikke er offentliggjort benchmarks eller ræsonneringsspor, der bekræfter en stærk planlægningsdybde.
Et kontekstvindue på 131k giver plads til opgaver med opsummering af lange dokumenter, selv uden offentliggjorte benchmarks specifikt for opsummering.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, ifbench, aa-multilingual-index, aa-lcr, helm-safety-bbq, helm-safety-harm-bench, helm-safety-anthropic-red-team, helm-safety-simple-safety-tests, helm-safety-xstest, do-not-answer, realtoxicityprompts.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-oss-120b",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på