openai/gpt-oss-120b
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#2 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Ngày
🧠 gpt-oss-120b: Mô hình ngôn ngữ lớn open-weight mạnh từ OpenAI
OpenAI ra mắt gpt-oss — dòng mô hình open-weight thiết kế riêng cho lý luận mạnh, tác vụ đa nhân và các trường hợp dùng phổ biến.
gpt-oss-120b là phiên bản lớn trong série mô hình gpt-oss của OpenAI, được huấn luyện với 117 tỷ tham số (trong đó 5.1 tỷ tham số hoạt động). Mô hình này được tối ưu để chạy trên một GPU 80GB như NVIDIA H100 hay AMD MI300X nhờ kỹ thuật quantize MXFP4. Được huấn luyện theo định dạng harmony response format, gpt-oss-120b hỗ trợ lý luận sâu, gọi hàm, duyệt web, thực thi Python và đầu ra có cấu trúc.
✨ Điểm nổi bật
- Giấy phép Apache 2.0 linh hoạt: Sử dụng tự do cho thí nghiệm, tùy biến và triển khai thương mại mà không lo ràng buộc bản quyền.
- Điều chỉnh cường độ lý luận: Hỗ trợ chế độ thấp, trung bình, cao tùy theo nhu cầu và độ trễ thực tế.
- Chuỗi suy luận đầy đủ: Cung cấp toàn bộ quá trình lý luận để dễ gỡ lỗi và tăng độ tin cậy kết quả.
- Hỗ trợ tinh chỉnh: Cho phép tinh chỉnh tham số để phù hợp với từng trường hợp sử dụng cụ thể.
- Khả năng đa nhân bản: Hỗ trợ gọi hàm, duyệt web, thực thi Python và đầu ra có cấu trúc.
- Quantize MXFP4: Giảm kích thước trọng số MoE, giúp mô hình chạy trên một GPU 80GB.
💡 Vì sao đáng chú ý
gpt-oss-120b khác biệt nhờ sự kết hợp giữa hiệu năng lý luận mạnh và khả năng triển khai linh hoạt. Nhờ quantize MXFP4, mô hình có thể chạy trên phần cứng đơn giản nhưng vẫn duy trì chất lượng cao. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng cần lý luận sâu, hệ trợ lý đa chức năng hoặc nghiên cứu AI mở.
#GPToss #OpenSource #TextGeneration #ReasoningModel #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Qwen3-0.6B Qwen3 Highlights Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancement...
Model Details Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dia...
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
Model Information The Meta Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction tuned generative models in 8B, 70B and 405B sizes (text in/text out). The Llama 3.1 instruction tuned text onl...
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence Technical Report👁️ Introduction We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T p...
DeepSeek-V4-Flash-0731 Technical Report👁️ Introduction DeepSeek-V4-Flash-0731 is the official release of DeepSeek-V4-Flash, superseding the preview version, with substantially enhanced agentic capabilities. It has the same model structure as DeepSe...
Model Details Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dia...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...