Laster katalogen …
Laster katalogen …
OpenAIs resonneringsoptimaliserte mixture-of-experts-modell med åpne vekter – Apache-2.0-lisensiert, 131k kontekst, kan driftes selv.
Oversikt. gpt-oss-120b er OpenAIs modell med åpne vekter og Apache-2.0-lisens, en resonneringsmodell lansert i august 2025 som selskapets første betydelige utgivelse med åpne vekter siden GPT-2. Den bruker en mixture-of-experts-arkitektur med 117 milliarder parametere totalt og 128 eksperter, men bare 5,1 milliarder parametere aktiveres per token via top-4-ruting. Dette gir et kontekstvindu på 131 072 token til en brøkdel av beregningskostnaden til en tett modell av samme størrelse. Utviklere velger den når de ønsker resonneringsatferd på OpenAI-nivå med mulighet for å drifte den selv, i stedet for å være begrenset til et lukket API.
Viktigste styrker. Modellen er resonneringsoptimalisert: den produserer et synlig resonneringsspor før det endelige svaret, med et konfigurerbart resonneringsnivå (lavt, middels eller høyt) som lar den som kaller den, velge mellom kortere svartid og større dybde. MoE-designet er bygget for effektiv betjening til tross for det store totale parameterantallet, noe som passer godt til interaktive inferensarbeidsflyter i chat-stil fremfor tunge behandlingskjeder som bare kjøres i batch. Tidlige signaler tyder på relativ styrke på matematikk- og resonneringsoppgaver sammenlignet med generell skriving eller agentiske scenarier med verktøybruk, men dette er ikke bekreftet mot en fullstendig benchmarksuite og bør behandles som en indikasjon snarere enn en fasit.
Når du bør bruke den. Bruk gpt-oss-120b når en oppgave drar nytte av et eksplisitt, inspiserbart resonneringsspor – flertrinns matematikk, logikkoppgaver eller problemer der du vil justere resonneringsnivået opp eller ned. Den er også det naturlige valget når åpne vekter er viktig: selskaper som trenger å drifte modellen selv, finjustere den eller kjøre inferens på egen infrastruktur av etterlevelse- eller kontrollhensyn, kan gjøre det under Apache-2.0-lisensen. Modellen er ikke bygget for bilder, lyd eller dokumenter som inndata, så send slike arbeidsflyter til en annen modell.
Begrensninger. Modellen tar inn tekst og gir ut tekst – ingen bildeforståelse, lyd eller innebygd dokumentforståelse. Treningsdataene slutter rundt midten av 2024, så den har ikke kunnskap om nyere hendelser. Resonnering i tankekjede er obligatorisk og ikke valgfritt, noe som betyr at selv enkle forespørsler medfører noe resonneringsoverhead. Verktøykall støttes i modellens format, men er ikke bekreftet som en fullt ut koblet egenskap på alle endepunkter som betjener den.
Suverenitetsnotat. gpt-oss-120b er laget av OpenAI, et amerikansk selskap, og det konfigurerte endepunktet kjører hos en amerikansk inferensleverandør, så standard CLOUD Act-eksponering gjelder for den driftede veien. Fordi modellen er utgitt under en åpen Apache-2.0-lisens, kan organisasjoner som trenger suveren inferens med datalokasjon i EU, i stedet drifte vektene selv på infrastruktur de velger selv, i stedet for å være avhengige av leverandørens driftede endepunkt.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L3 | 0,15 / 0,60€ | Tilkoblet | |||
| L3 | 1,00 / 4,20€ | Tilkoblet | |||
| L2 | 0,13 / 0,54€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,08 / 0,40€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,15 / 0,55€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 0,15 / 0,65€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,03 / 0,15€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,13 / 0,54€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 0,13 / 0,54€ | Tilkoblet |
12 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Eksplisitt verktøykall-egenskap er kjernekravet for applikasjoner med funksjonskall, og det store kontekstvinduet støtter komplekse skjemaer.
Innebygd verktøykall-støtte kombinert med et kontekstvindu på 131k gjør dette til et solid valg med åpne vekter for orkestrering av agentarbeidsflyter med flere verktøy.
Innebygd verktøykall og 131k kontekstvindu muliggjør iterative agentiske kodingsarbeidsflyter, men ingen SWE-Bench- eller kodingsbenchmarkskårer er publisert for denne varianten.
Et kontekstvindu på 131k kan romme store diff-filer eller filer til gjennomgang, men ingen kodespesifikke benchmarkskårer er dokumentert for å bekrefte nøyaktigheten.
Et kontekstvindu på 131k støtter innlesing av lange transkripsjoner for oppsummering – en rimelig god løsning basert på kontekstlengden alene.
Verktøykall-egenskapen støtter handlingsutføringssløyfer som er typiske for nettleseragenter, men ingen benchmark- eller agentisk evalueringsdata er tilgjengelig for å bekrefte pålitelighet i stor skala.
Et kontekstvindu på 131k håndterer oppsummeringsoppgaver for lange dokumenter, selv uten publiserte oppsummeringsspesifikke benchmarker.
Verktøykall og langt kontekstvindu støtter agentiske planleggingssløyfer, men ingen benchmark- eller resonneringsspordata er publisert for å bekrefte sterk planleggingsdybde.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet 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 – nivået forespørselen ble betjent på