Puis-je exécuter gpt-oss-120b localement ?

Oui — les poids sont ouverts sous licence Apache 2.0 et disponibles sur Hugging Face. Vous avez besoin d'un GPU 80GB unique comme un NVIDIA H100 ou AMD MI300X ; le modèle utilise la quantification MXFP4 pour tenir dans cette contrainte.

Quel est le coût de gpt-oss-120b via API ?

OpenAI le facture à 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,60 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

En quoi gpt-oss-120b diffère-t-il de gpt-oss-20b ?

gpt-oss-120b (117B paramètres, 5,1B actifs) cible les charges de travail de production et de raisonnement élevé sur un seul GPU 80GB ; gpt-oss-20b (21B paramètres, 3,6B actifs) est le petit frère destiné à une latence plus faible, un usage local ou spécialisé dans 16GB de mémoire.

▲

32.5%

cette semaine

Gpt oss 120b

8912°

#llm #openai #raisonnement #agents #programmation #local

Fonctionne sur Graydient

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Payer par token

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OpenAI | contexte de 131 072 tokens | 0,15 $/M en entrée, 0,60 $/M en sortie. gpt-oss-120b est un modèle de langage Mixture-of-Experts (MoE) à poids ouvert de 117B paramètres d'OpenAI conçu pour des cas d'utilisation de production à haut raisonnement, agentique et polyvalent. Il active 5,1B paramètres par passage avant et est optimisé pour fonctionner sur un seul GPU H100 avec quantification MXFP4 native. Le modèle prend en charge une profondeur de raisonnement configurable, un accès complet à la chaîne de pensée, et l'utilisation native d'outils, y compris l'appel de fonctions, la navigation et la génération de sorties structurées.

Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

gpt-oss-120b est la première sortie de modèle à poids ouverts d'OpenAI : un Mixture-of-Experts de 117 milliards de paramètres conçu pour les tâches de raisonnement intensif et agentique, sous licence Apache 2.0. Son architecture MoE maintient 5,1 milliards de paramètres actifs par passage avant, ce qui lui permet de tenir sur un seul H100 80GB avec quantification MXFP4. Si vous cherchez un modèle de raisonnement sérieux que vous pouvez réellement exécuter localement, affiner et déployer commercialement sans soucis de royalties, c'est celui à suivre.

Connu pour

Licence Apache 2.0 : fine-tuning et déploiement commercial sans restrictions.
Profondeur de raisonnement configurable : faible, moyen ou élevé pour échanger latence contre qualité.
Sortie complète de chaîne de pensée exposée, utile pour déboguer les pipelines.
Utilisation native d'outils : appels de fonctions, navigation, exécution Python, sorties structurées.
Tient sur un seul H100 80GB ou AMD MI300X grâce à la quantification MXFP4.

Attention à

Nécessite le format de réponse harmony ; l'utiliser hors de ce format produit des sorties erronées.
Un seul H100 reste une exigence matérielle sérieuse — ce n'est pas un modèle local pour GPU grand public.
La sortie chaîne de pensée est destinée aux développeurs ; OpenAI déconseille de la montrer directement aux utilisateurs finaux.

Idéal pour

Raisonnement

Agents et utilisation d'outils

Programmation

Fonctionne localement

Prompts à essayer

Plan agentique multi-étapes

Vous construisez un service Python qui surveille une API REST publique pour des changements de prix et envoie une notification Slack lorsqu'un seuil est franchi. Décomposez le problème en composants, écrivez la boucle principale de sondage avec gestion d'erreurs, et décrivez comment structurer les appels de fonction pour l'intégration du webhook Slack.

Casse-tête de raisonnement difficile

Cinq ingénieurs maîtrisent chacun un langage de programmation différent, boivent une boisson différente et sont assis à des places différentes. Utilisez les indices suivants pour déterminer qui boit du thé : l'ingénieur Rust est assis à côté de celui qui boit du café ; l'ingénieur Python est à la place 1 ; l'ingénieur Go boit de l'eau ; l'ingénieur TypeScript est assis entre les ingénieurs Rust et Python ; l'ingénieur à la place 5 boit du jus.

Déboguer un bug subtil

Voici une fonction Python censée retourner la plus longue sous-chaîne sans caractères répétés, mais elle renvoie des résultats erronés pour certaines entrées. Parcourez votre raisonnement étape par étape, identifiez le bug et produisez une version corrigée : def longest_unique(s): seen = {} start = 0 best = '' for i, c in enumerate(s): if c in seen: start = seen[c] seen[c] = i if i - start + 1 > len(best): best = s[start:i+1] return best

Comparer avec

GPT-5.6 Sol
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $4.00/M, sortie $20.00/M
GPT-6.1 Sol
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
GPT-6 Sol
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
GPT-6 Astra
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $10.00/M, sortie $50.00/M

Plus de modèles de texte de openai

Questions fréquentes

Puis-je exécuter gpt-oss-120b localement ?: Oui — les poids sont ouverts sous licence Apache 2.0 et disponibles sur Hugging Face. Vous avez besoin d'un GPU 80GB unique comme un NVIDIA H100 ou AMD MI300X ; le modèle utilise la quantification MXFP4 pour tenir dans cette contrainte.
Quel est le coût de gpt-oss-120b via API ?: OpenAI le facture à 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,60 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
En quoi gpt-oss-120b diffère-t-il de gpt-oss-20b ?: gpt-oss-120b (117B paramètres, 5,1B actifs) cible les charges de travail de production et de raisonnement élevé sur un seul GPU 80GB ; gpt-oss-20b (21B paramètres, 3,6B actifs) est le petit frère destiné à une latence plus faible, un usage local ou spécialisé dans 16GB de mémoire.

Verdict du capitaine
La première vraie sortie à poids ouverts d'OpenAI est un modèle de raisonnement performant avec une licence claire — la barre matérielle reste cependant très haute.

Fiche modèle sur Hugging Face

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Tendance de popularité de gpt oss 120b

Score de chaleur, derniers 12 mois

Score de popularité

8,912°

Cette semaine

▲

32.5%

8,875° alors, 8,912° maintenant

Ce mois-ci

▲

245%

8,747° alors, 8,912° maintenant

L'année passée

n/a

Pas encore publié/suivi

7,000°

Plancher

L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.

+1,613°

Tokens OpenRouter

2,379,488,165,808 tokens traités par ce modèle via OpenRouter au cours des 30 derniers jours, prompts et réponses confondus. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement dans le terme de téléchargement, 237,948 au total ; les tokens du dernier jour s'ajoutent au taux d'adoption. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+299°

Taux d’adoption

Environ 9,681 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.

Afficher le détail

Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 8,912°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.

1
Commence au plancher.
Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.
7,000°
total en cours
2
Ajoute les téléchargements.
237,948 équivalents de téléchargement au total, venant de Tokens OpenRouter. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.
+1,613°
8,613°
total en cours
3
Ajoute le taux d’adoption.
Environ 9,681 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.
+299°
8,912°
total en cours
=
Le score de chaleur.
La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.
8,912°

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.

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Modèles d'IA pour générer image, vidéo et texte

Gpt oss 120b est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.

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