Какая архитектура используется в gpt-oss-20b?

Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), где из 21 миллиарда общих параметров в каждом проходе задействуется только 3,6 миллиарда, что ускоряет генерацию.

Можно ли использовать эту модель для анализа больших файлов?

Да, поддержка контекста до 131 072 токенов позволяет загружать и анализировать объемные тексты, программный код и техническую документацию.

Доступна ли модель gpt-oss-20b на платформе alltokens?

Да, данная модель доступна через API alltokens со всеми поддерживаемыми параметрами, включая структурированный вывод и вызов инструментов.

OpenAI: gpt-oss-20b

OpenaiОбновлено: 05 августа 2025 г.

OpenAI: gpt-oss-20b — это открытая модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), предлагающая высокую эффективность при 21 миллиарде параметров. Благодаря 3,6 миллиардам активных параметров и внушительному контекстному окну в 128k токенов, она обеспечивает быстрые и точные ответы для широкого спектра задач.

Использовать через API

Метрики

Вход

4 ₽/M

Выход

18 ₽/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-20b — это модель с открытыми весами и 21 миллиардом параметров, выпущенная под лицензией Apache 2.0. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 3,6 миллиардами активных параметров на каждый проход, что оптимизирует ее для работы с низкой задержкой и позволяет развертывать на потребительском оборудовании или одиночных графических процессорах. Модель обучена в формате ответов Harmony и поддерживает настройку уровней рассуждения, дообучение, а также агентские возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированный вывод данных. На платформе alltokens модель доступна для интеграции 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-20bТекущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

4 / 18

OpenAI: gpt-oss-20bТекущая

131k

4 / 18

Модель

LiquidAI: LFM2-24B-A2B

Для чего

Обе модели имеют схожий объем параметров и ориентированы на высокую производительность при работе с текстом.

Контекст

128k

Цена ₽

4 / 15

LiquidAI: LFM2-24B-A2B

128k

4 / 15

Модель

IBM: Granite 4.0 Micro

Для чего

Модели конкурируют в сегменте компактных и эффективных решений для интеграции в бизнес-процессы.

Контекст

131k

Цена ₽

3 / 14

IBM: Granite 4.0 Micro

Модели конкурируют в сегменте компактных и эффективных решений для интеграции в бизнес-процессы.

131k

3 / 14

Когда выбирать

Необходима работа с длинными документами благодаря контекстному окну 131 072 токена
Требуется использование открытых весов под лицензией Apache 2.0 для гибкой разработки
Нужна поддержка структурированного вывода и инструментов (tool_choice) в приложениях

Когда не выбирать

Требуется выполнение сверхсложных логических задач, доступных только моделям с сотнями миллиардов параметров
Необходима работа с мультимодальным контентом, таким как изображения или видео
Проект требует специфической глубокой экспертизы в узких нишах, где предпочтительнее специализированные версии