Qwen3.5とC-RADIOv4-Hを基盤とする、視覚理解・空間推論・ツール利用・身体性AI研究向けの90億パラメータのオープンウェイトマルチモーダルモデル。
openai/gpt-oss
OpenAIのオープンウェイト言語モデルgpt-oss-120bとgpt-oss-20b、および推論・ツール・クライアントのリファレンス実装。
代替できる製品:ChatGPT
- スター
- 20,477
- フォーク
- 2,179
- 未解決の Issue
- 166
- 最終コミット
- 8 日前
これは何?
gpt-ossはOpenAIのオープンウェイトモデルシリーズで、2つのモデルを公開しています。gpt-oss-120bは80GBのGPU 1基で高度な推論を行う用途向け、gpt-oss-20bはレイテンシを抑えた利用や、16GBのメモリ内でのローカル実行向けです。どちらのモデルもharmonyレスポンス形式を使用しており、この形式でのみ利用してください。重みはApache 2.0ライセンスのもと、Hugging Faceで公開されています。
このリポジトリには、PyTorch、Triton(単一GPU、MXFP4 MoEカーネル)、Metal(Apple Silicon)によるリファレンス実装のほか、ターミナルチャットアプリ、Responses APIサーバーのサンプル、モデルの学習に使われたブラウザーおよびPythonツールが含まれています。推論はvLLM、Ollama、LM Studio、Transformersからも実行できます。
PyTorchとMetalのコードは、本番環境ではなく学習や実験を目的としています。また、ブラウザーおよびPythonツールはサンプル実装のため、実際にデプロイする前に独自の安全対策を追加する必要があります。
主な機能
- 01オープンウェイトモデルを2種類提供:80GBのGPU 1基向けの120Bモデルと、16GBメモリ向けの20Bモデル。
- 02推論の強度を調整可能(low、medium、high)。
- 03Function calling、ブラウジングとPythonツールの利用、Structured Outputsに対応。
- 04重みにはMXFP4量子化を適用したMoEを使用し、その他のテンソルにはBF16を使用。
- 05Transformers、vLLM、Ollama、LM Studioで利用可能。
ユースケース
- 大容量メモリを搭載したGPU 1基で、高性能な推論モデルを実行する。
- OllamaまたはLM Studioを使い、一般向けハードウェアで小型モデルをローカル実行する。
- 関数呼び出しやブラウジング、Pythonツールを利用するエージェントを構築する。
- オープンモデルを特定の分野向けにファインチューニングする。
クイックスタート
- 1
PyPIからgpt-ossツールをインストールする
pip install gpt-oss - 2
ダウンロードページからOllamaをインストールする
- 3
Ollamaでgpt-oss-20bモデルをpullして実行する
ollama pull gpt-oss:20b
使う前に知っておきたいこと
- 参照用のPyTorch実装は非効率で、少なくとも4基のH100 GPUが必要です。
- 参照用のTriton実装を使うには、Tritonをソースからビルドし、CUDA GPUを用意する必要があります。
- 参照用の実装は、本番環境での実行を想定していません。
- 参照用の実装はWindowsでテストされていません。
トピック
よくある質問
- gpt-oss とは?
- OpenAIのオープンウェイト言語モデルgpt-oss-120bとgpt-oss-20b、および推論・ツール・クライアントのリファレンス実装。 gpt-ossはOpenAIのオープンウェイトモデルシリーズで、2つのモデルを公開しています。gpt-oss-120bは80GBのGPU 1基で高度な推論を行う用途向け、gpt-oss-20bはレイテンシを抑えた利用や、16GBのメモリ内でのローカル実行向けです。どちらのモデルもharmonyレスポンス形式を使用しており、この形式でのみ利用してください。重みはApache 2.0ライセンスのもと、Hugging Faceで公開されています。
- gpt-oss は無料で使えますか?ライセンスは?
- gpt-oss は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- gpt-oss は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。gpt-oss の最終コミットは 2026年10月12日 です。
- gpt-oss は何に使えますか?
- 大容量メモリを搭載したGPU 1基で、高性能な推論モデルを実行する。 OllamaまたはLM Studioを使い、一般向けハードウェアで小型モデルをローカル実行する。 関数呼び出しやブラウジング、Pythonツールを利用するエージェントを構築する。 オープンモデルを特定の分野向けにファインチューニングする。
- gpt-oss のインストール方法は?
- PyPIからgpt-ossツールをインストールする: pip install gpt-oss ダウンロードページからOllamaをインストールする Ollamaでgpt-oss-20bモデルをpullして実行する: ollama pull gpt-oss:20b
- gpt-oss はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/openai/gpt-oss
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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