Model
.ai
追踪开放 AI 模型
本模型的指南
全部指南
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。
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
ModelTrends.ai 上的 gpt oss 20b:Heat 5,516°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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。