gpt-oss
OpenAIが2025年8月5日にリリースしたオープンウェイトモデル。gpt-oss-120bとgpt-oss-20bの2サイズで構成される。「2019年のGPT-2以来初のオープンウェイトモデル」という位置づけが複数の二次情報源で語られているが、この文言自体はOpenAI公式ページで直接確認できておらず、裏取り不十分な情報として扱う。オープンウェイトLLM MOCの一員。
ライセンス
Apache 2.0ライセンス + OpenAI独自の「gpt-oss usage policy」の両方が適用される。商用利用・改変・再配布は基本自由。
アーキテクチャ
| 項目 | gpt-oss-120b | gpt-oss-20b |
|---|---|---|
| 総パラメータ | 116.8B | 20.9B |
| アクティブパラメータ/トークン | 5.1B | 3.6B |
| 層数 | 36 | 24 |
| MoEエキスパート数 | 128 | 32 |
| コンテキスト長 | 131,072トークン | 131,072トークン |
| チェックポイントサイズ | 60.8 GiB | 12.8 GiB |
| 必要メモリ目安 | 80GB | 16GB |
ネイティブMXFP4量子化。alternating dense/locally banded sparse attention + grouped multi-query attentionを採用。学習にo3等OpenAI内部フロンティアモデルの知見を反映したRLを使用している。
reasoning effort
システムプロンプトのキーワード(“Reasoning: low/medium/high”)で3段階の推論強度を切り替え可能。レベルを上げるとchain-of-thoughtの平均長が伸び、精度がスムーズにスケールすると報告されている。
ベンチマーク(公式モデルカード、high設定)
- AIME 2024: gpt-oss-120b 95.8%(ツールなし)/96.6%(ツールあり)、gpt-oss-20b 92.1%/96.0%
- MMLU: gpt-oss-120b 90.0%、gpt-oss-20b 85.3%
- GPQA Diamond: gpt-oss-120b 80.1%、gpt-oss-20b 71.5%
- HLE: gpt-oss-120b 14.9%、gpt-oss-20b 10.9%
- HealthBench: gpt-oss-120b 57.6(o3にほぼ匹敵)、gpt-oss-20b 42.5
- SWE-Bench Verified: gpt-oss-120b 62.4%、gpt-oss-20b 60.7%
- Codeforces Elo: gpt-oss-120b 2622(ツールあり)、gpt-oss-20b 2516
いずれもo4-miniがわずかに上回る水準で、gpt-oss-120bはo3-miniを上回りo4-miniにほぼ匹敵する、との評もある。
オープンウェイトLLMの中での位置づけ
gpt-oss-20bはQwen3.8-27Bと並ぶ軽量級で、16GBメモリでも動作可能な扱いやすさが特徴。gpt-oss-120bは単一の高性能GPUで動く規模でありながら、o3-mini相当の性能を狙える。Apache 2.0ベースでライセンスの制約が緩い点も他の主要オープンウェイトモデルと共通。
出典
- Introducing gpt-oss (OpenAI公式)
- gpt-oss-120b & gpt-oss-20b Model Card (arXiv)
- OpenAI gpt-oss 20b & 120b: Overview & Benchmarking Info (Fireworks AI)
- Analysis of OpenAI’s gpt-oss models (Artificial Analysis)