Что такое архитектура MoE в gpt-oss-120b?

Это архитектура Mixture-of-Experts, которая позволяет модели иметь большой общий объем параметров (117 млрд), но активировать лишь малую часть (5.1 млрд) для каждого конкретного запроса, что ускоряет генерацию.

Поддерживает ли модель работу с кодом?

Да, модель оптимизирована для программирования и агентских задач, что делает её эффективным инструментом для написания и анализа программного кода через alltokens.

Можно ли использовать модель для анализа длинных документов?

Да, благодаря контекстному окну в 131 072 токена, модель способна анализировать целые книги, техническую документацию или длинные цепочки переписки.

OpenAI: gpt-oss-120b

OpenaiОбновлено: 05 августа 2025 г.

gpt-oss-120b — это открытая модель от OpenAI с архитектурой Mixture-of-Experts, оптимизированная для сложных логических задач и работы в качестве ИИ-агента. Благодаря активации всего 5.1 млрд параметров при каждом проходе, она сочетает высокую производительность с глубоким пониманием контекста до 128 тысяч токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

5 ₽/M

Выход

23 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

05 августа 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

gpt-oss-120b — это языковая модель с открытыми весами на базе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), содержащая 117 миллиардов параметров и разработанная OpenAI для сложных логических задач, работы автономных агентов и универсального промышленного использования. Модель активирует 5,1 миллиарда параметров при каждом проходе и оптимизирована для запуска на одном графическом процессоре H100 с использованием нативного квантования MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке мыслей (chain-of-thought) и нативную работу с инструментами, включая вызов функций, поиск в сети и генерацию структурированных данных. На alltokens вы можете получить доступ к этой модели через API.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

OpenAI модели Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

OpenAI: gpt-oss-120bТекущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

5 / 23

OpenAI: gpt-oss-120bТекущая

131k

5 / 23

Модель

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

Для чего

Обе модели ориентированы на эффективную работу в продакшене и используют оптимизированные архитектуры для баланса скорости и качества ответов.

Контекст

262k

Цена ₽

7 / 25

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

262k

7 / 25

Модель

Arcee AI: Trinity Mini

Для чего

Модели сопоставимы по применимости в агентских сценариях и задачах, требующих высокой точности при обработке текстовых данных.

Контекст

131k

Цена ₽

6 / 19

Arcee AI: Trinity Mini

131k

6 / 19

Когда выбирать

Необходима разработка автономных ИИ-агентов для выполнения многошаговых инструкций
Требуется обработка больших объемов текста в рамках контекстного окна до 131 072 токенов
Нужна поддержка структурированного вывода данных и инструментов (tool calling) для интеграции в ПО

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальным контентом, таким как изображения или видео
Необходима максимально легкая модель для работы на устройствах с крайне ограниченными ресурсами
Задачи ограничиваются простым чат-ботом без необходимости сложного логического вывода