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

Это архитектура Mixture-of-Experts, где при общем объеме в 117 млрд параметров для каждого прохода активируется только 5.1 млрд, что обеспечивает высокую скорость работы при сохранении глубоких знаний.

Подходит ли модель для написания кода?

Да, благодаря оптимизации для агентских задач и логических рассуждений, модель отлично справляется с программированием и отладкой на платформе alltokens.

Каков максимальный объем контекста у этой модели?

Модель поддерживает до 131 072 токенов, что позволяет анализировать целые книги или крупные репозитории кода за один запрос.

OpenAI: gpt-oss-120b (Бесплатно)

OpenaiОбновлено: 05 августа 2025 г.

OpenAI: gpt-oss-120b — это мощная открытая модель с архитектурой Mixture-of-Experts, оптимизированная для сложных рассуждений и работы в качестве автономного агента. Благодаря контекстному окну в 131 072 токена, она эффективно справляется с объемными документами и многоэтапными производственными задачами.

Использовать через API

Метрики

Вход

— ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

05 августа 2025 г.

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningseedstoptemperaturetool_choicetools

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 задач, требующих глубоких рассуждений, работы агентов и общего промышленного использования. Модель активирует 5,1 миллиарда параметров при каждом проходе и оптимизирована для работы на одном графическом процессоре H100 с использованием нативного квантования MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке мыслей (chain-of-thought) и встроенные инструменты, включая вызов функций, поиск в сети и генерацию структурированных данных. Доступ к модели осуществляется через API alltokens.

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-120b (Бесплатно)Текущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

— / —

OpenAI: gpt-oss-120b (Бесплатно)Текущая

131k

— / —

Модель

Qwen: Qwen3.6 Plus Preview (Бесплатно)

Для чего

Обе модели являются передовыми решениями с открытыми весами, ориентированными на высокую производительность в общих задачах и программировании.

Контекст

Цена ₽

— / —

Qwen: Qwen3.6 Plus Preview (Бесплатно)

— / —

Модель

NVIDIA: Nemotron 3 Super (Бесплатно)

Для чего

Модели имеют схожий масштаб параметров (около 120B) и сопоставимы по возможностям логического вывода в сложных сценариях.

Контекст

Цена ₽

— / —

NVIDIA: Nemotron 3 Super (Бесплатно)

— / —

Когда выбирать

Необходима разработка сложных ИИ-агентов, требующих высокой автономности и логики
Требуется обработка больших объемов текста в рамках одного контекстного окна до 128k токенов
Нужна эффективная модель с архитектурой MoE для решения широкого спектра производственных задач

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальным контентом, так как модель поддерживает только текстовый ввод
Необходима максимально легкая модель для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами
Задачи ограничиваются простыми чат-ботами, где избыточны глубокие рассуждения и 117 млрд параметров