- 시작
- 2025년 8월 5일신뢰도 95%help.openai.com 제공
OpenAI, 오픈 웨이트 gpt-oss-120b·gpt-oss-20b 출시
원문에서 자동 번역됨
원본 제목: OpenAI Releases Open-Weight gpt-oss-120b and gpt-oss-20b
주요 특징
- GPT-2 이후 OpenAI의 첫 오픈 웨이트 언어 모델로, 전문가 혼합(mixture-of-experts) 트랜스포머 구조를 취한다. gpt-oss-120b는 토큰당 1170억 중 51억 파라미터를 활성화(36개 층, 128개 전문가)하고, gpt-oss-20b는 210억 중 36억을 활성화(24개 층, 32개 전문가)하며 최대 128k 토큰의 네이티브 문맥 길이를 지원한다[4]
- OpenAI는 이들이 각각 o4-mini, o3-mini에 준한다고 밝히며, gpt-oss-20b는 16GB 이상의 램을 갖춘 기기에서도 실행할 수 있을 만큼 작다고 설명한다[3]
- OpenAI 평가에서 gpt-oss-120b는 Codeforces, MMLU, HLE, TauBench 도구 호출에서 o4-mini와 대등하거나 능가하며, HealthBench와 AIME 2024·2025에서는 더 나은 결과를 보인다[4]
- 가중치는 허깅페이스에 공개됐으며 MXFP4로 네이티브 양자화되어 gpt-oss-120b는 80GB 메모리 안에서 실행된다. 텍스트 전용 모델로 낮음·중간·높음 추론 강도, 완전한 사고연쇄, 함수 호출, 웹 브라우징, 파이썬 코드 실행, 구조화된 출력, 미세조정을 지원한다[2][4]
- 상업적·비상업적 용도 모두에 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다[3]
참고자료 4신뢰도 88%종합 신뢰도: 88%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 4건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.
- [1]95%OpenAI Model Release Notes: Introducing two open-weight models: gpt-oss-120b and gpt-oss-20b (August 5, 2025)help.openai.com· 게시 2026년 9월 19일· 시작 2025년 8월 5일· 점수의 31%
OpenAI[2] 자체 모델 릴리스 노트는 이 항목의 날짜를 2025년 8월 5일로 기재하고 있다.
- [2]90%gpt-oss-120b Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com· 추가 2026년 9월 22일· 점수의 31%
OpenAI's[1] API model page for gpt-oss-120b lists configurable low/medium/high reasoning effort, full chain-of-thought, fine-tuning, function calling, web browsing and Python execution, text-only input and a 131,072 context window.
- [3]80%GPT-OSS - Wikipediaen.wikipedia.org· 추가 2026년 9월 19일· 점수의 31%
Says gpt-oss-120b and gpt-oss-20b open-weight reasoning models were released August 5, 2025 under Apache 2.0.[1]
- [4]85%Introducing gpt-oss | OpenAIweb.archive.org· 게재 2025년 8월 5일· 점수의 6%
Archived copy of OpenAI's[1][2] gpt-oss launch post: "gpt-oss-120b activates 5.1B parameters per token, while gpt-oss-20b activates 3.6B", weights "natively quantized in MXFP4", and benchmark comparisons with o4-mini.
수정 제안
빠지거나 잘못된 점이 있나요? 이 핀을 뒷받침하는 링크, 다른 시작일이나 종료일과 그 이유, 빠지거나 잘못된 사실을 자신의 말로 알려주세요. AI가 이 핀의 출처와 대조하고 더 나은 자료를 찾아, 뒷받침하는 페이지를 추가합니다. 핀 자체의 출처가 여전히 가장 중요하게 반영됩니다. AI는 이미지도 확인합니다. 다른 것을 보여주거나 제대로 보여주지 못하는 이미지는 뒤로 옮기거나 교체합니다.