Gpt oss 20b
5516°
运行此模型
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Easy Creator (Prism) 网页
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最适合初学者。强大的工作流程,学习曲线低。
PirateDiffusion Telegram
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创建视频、图像、自定义聊天角色等。
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从任何浏览器或手机浏览模型、渲染和优化。
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一次在多达50个检查点/基础模型上生成相同的提示。
本模型的指南

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本地AI到底需要多少显存?
OpenAI | 131,072 token 上下文 | 输入 $0.02/千,输出 $0.09/千。gpt-oss-20b 是 OpenAI 在 Apache 2.0 许可下发布的 21B 参数开源模型。它采用 Mixture-of-Experts (MoE) 架构,每次前向传递激活 3.6B 参数,优化了低延迟推理和在消费级或单 GPU 硬件上的部署。模型采用 OpenAI 的 Harmony 响应格式训练,支持推理级别配置、微调和代理能力,包括函数调用、工具使用和结构化输出。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
gpt-oss-20b 是 OpenAI 的较小开源权重推理模型:拥有 210 亿参数,采用 MoE 架构,每次前向仅激活 36 亿参数,且可在 16 GB 内存内运行。采用 Apache 2.0 许可,支持微调,专为包含函数调用和结构化输出的智能代理工作设计。适合希望本地运行或低成本部署且无需使用协议的开发者。
以……著称
- MoE 设计使激活参数维持在 36 亿,支持快速低内存推理
- 可配置推理深度:低、中、高,权衡延迟与深度
- 完整的链式思维输出对开发者可见,便于调试
- 原生支持函数调用、工具使用和结构化输出,适合智能代理流程
- Apache 2.0 许可:允许商业使用和微调,无版权限制
注意
- 必须使用 OpenAI 的 Harmony 响应格式,标准提示无法正确工作。
- 链式思维输出仅供开发者检查,不适合终端用户。
- 是 gpt-oss-120b 的小型版本,高风险推理任务建议使用更大模型。
推荐尝试的提示词
调试函数调用链
我有一个 Python 代理,依次调用三个工具:get_weather、get_forecast 和 send_alert。send_alert 在条件正常时也会触发。请追踪可能的逻辑错误,建议修复方案,并展示修正后的工具调用流程及正确的条件分支。
逐步推理谜题
一位农民有 17 只羊,除了 9 只外其他都死了。还剩多少只?请解释为何这个问题会让大多数语言模型出错,正确答案是什么,以及你用什么推理模式避免陷阱。
结构化输出提取
请从以下招聘信息中提取字段,返回 JSON 对象:job_title、company、location、salary_range、required_years_experience、remote_policy。招聘信息:Acme Corp 高级机器学习工程师,旧金山或远程,年薪 18 万至 22 万美元,需 5 年以上经验,混合办公,每周两天到办公室。
与……比较
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入,$0.50/M 输出
- GPT-5.6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入,$1.20/M 输出
- GPT-5.6 Sol仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $4.00/M 输入,$20.00/M 输出
- GPT-6.1 Sol仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入,$10.00/M 输出
来自 openai 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 gpt-oss-20b 吗?
- 可以。权重在 Apache 2.0 许可下开放,MoE 权重通过 MXFP4 量化可在 16 GB 内存内运行。支持通过 Transformers 或 vLLM 运行。
- 费用和上下文窗口是多少?
- API 价格为每百万输入令牌 0.02 美元,每百万输出令牌 0.09 美元,上下文窗口为 131,072 令牌。
- gpt-oss-20b 与 gpt-oss-120b 有何不同?
- gpt-oss-20b 是低延迟、低内存版本,适合本地或专用部署;gpt-oss-120b 拥有 1170 亿参数,适合单个 80 GB GPU 上的生产级通用和高推理任务。
船长评语一款真正开源、可微调且能在 16 GB GPU 上运行的推理模型——无论哪个实验室,尤其是 OpenAI,都极为罕见。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据,可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据,所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据,分解就会显示在这里。
术语表:这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字,表示模型当前的使用和需求程度,范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序,别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°;基准线以下的部分保留给无数据的替代模型,这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同,不影响排名;超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和:下载本身,每个种子上传者算1,000,每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数,而不是以一为单位:从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指,每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数,基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数,且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数,过去的数据是根据模型的生命周期分配的;网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人,或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络,在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的,每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点,比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样,每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型,如Claude或GPT,没有权重需要下载,因此其使用量以令牌计量:过去30天内通过OpenRouter(一种许多应用使用的网关)读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
- 完整模型(检查点)
- 权重文件本身,是能独立生成的文件。它会获得额外加分,因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件,用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础,比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久,扣除的度数:每年150°,最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型,防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分,总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数,这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型!(宽限期)
- 不到7天的新模型显示“新模型!”而非分数,且不参与排名。其分数从第一天开始计算,但一天大的模型增长最快,若不等待,周榜#1总是昨天刚发布的模型,而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值:一半有数据的模型增长比它快,一半比它慢。






