Открытые веса языковых моделей gpt-oss-120b и gpt-oss-20b от OpenAI, а также эталонные реализации инференса, инструментов и клиентского кода.
Open source альтернатива:ChatGPT
gpt-oss — серия моделей OpenAI с открытыми весами, включающая две модели: gpt-oss-120b для задач, требующих глубоких рассуждений, на одном GPU с 80 ГБ памяти и gpt-oss-20b для работы с низкой задержкой и локального запуска при объёме памяти до 16 ГБ. Обе модели используют формат ответов harmony, и работать с ними следует только в этом формате. Веса доступны на Hugging Face по лицензии Apache 2.0.
В репозитории собраны эталонные реализации на PyTorch, Triton (для одного GPU, ядра MXFP4 MoE) и Metal (Apple Silicon), а также терминальное приложение для чата, пример сервера Responses API и инструменты для браузера и Python, которыми модели обучались пользоваться. Инференс также можно запускать через vLLM, Ollama, LM Studio и Transformers.
Код на PyTorch и Metal предназначен для обучения и экспериментов, а не для продакшена. Инструменты для браузера и Python — примеры реализаций, которые перед реальным развёртыванием необходимо дополнить собственными мерами безопасности.
Установите инструменты gpt-oss из PyPI
pip install gpt-ossУстановите Ollama со страницы загрузки
Загрузите и запустите модель gpt-oss-20b с помощью Ollama
ollama pull gpt-oss:20bОписание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Мультимодальная модель с открытыми весами и 9 млрд параметров для визуального понимания, пространственных рассуждений, использования инструментов и исследований embodied AI, построенная на Qwen3.5 и C-RADIOv4-H.
Фреймворк с определениями современных моделей машинного обучения для текста, изображений, аудио и мультимодальных задач — для обучения и инференса.
Минималистичный, удобный для модификации инструментарий для полного цикла работы с LLM — от токенизации и предобучения до дообучения, оценки и чата; запускается на одном узле с GPU.
Библиотека для оптимизации глубокого обучения, упрощающая и ускоряющая распределённое обучение и инференс больших моделей.
Официальная реализация FlashAttention — точного и экономного по памяти attention-ядра для обучения и инференса Transformer-моделей на GPU.
verl — библиотека с открытым исходным кодом для обучения с подкреплением и постобучения больших языковых моделей, созданная на основе статьи HybridFlow.