Gpt oss 120b Turbo
4327°
openai | contexte de 131 072 tokens | 0,15 $/M en entrée, 0,60 $/M en sortie.
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Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
GPT OSS 120B Turbo est le modèle de raisonnement à grande échelle d'OpenAI accessible via API, proposé à un prix remarquablement bas pour sa catégorie. À 0,15 $ par million de tokens d'entrée, il est nettement moins cher que la plupart des offres de pointe, tandis que sa fenêtre de contexte de 131 072 tokens permet de traiter des documents volumineux et des travaux multi-tours. Il convient aux développeurs et chercheurs qui ont besoin d'une capacité de raisonnement sérieuse sans payer les tarifs des modèles de pointe.
Connu pour
- Capacité de classe raisonnement à un prix bien inférieur aux modèles de pointe habituels
- Fenêtre de contexte de 131 072 tokens gérant de longs documents et des conversations étendues
- Coût d'entrée très faible à 0,15 $ par million de tokens
- Conçu pour une intégration API plutôt que pour des interfaces de chat grand public
Attention à
- Les poids sont fermés ; vous ne pouvez pas l'exécuter localement ni inspecter ce que vous utilisez.
- OpenAI n'a publié aucun détail de fiche modèle, donc l'architecture et les données d'entraînement sont inconnues.
- L'accès uniquement via API signifie que vos données quittent votre infrastructure à chaque appel.
Idéal pour
Prompts à essayer
Problème logique à plusieurs étapes
Un fermier a 17 moutons. Tous sauf 9 meurent. Combien en reste-t-il ? Maintenant, prolongez l'énigme : si chaque mouton survivant produit 3 agneaux et que le fermier vend la moitié du troupeau total, combien d'animaux restent-ils ? Montrez votre raisonnement étape par étape avant de donner la réponse finale.
Analyse d'un long document
Je vais coller ci-dessous un contrat long. Lisez-le attentivement, puis listez chaque clause qui crée une obligation pour l'acheteur, chaque clause qui limite la responsabilité, et tout terme qui pourrait être considéré comme inhabituel ou unilatéral. Organisez vos résultats sous ces trois rubriques.
Tâche de synthèse de recherche
Expliquez le désaccord fondamental entre les statisticiens fréquentistes et bayésiens, donnez un exemple concret où chaque approche produit une recommandation pratique différente, et évaluez quel cadre est mieux adapté aux essais médicaux à petits échantillons et pourquoi.
Comparer avec
- GPT-6 AstraModèle uniquement APIContexte de 1,050,000 tokens · entrée $10.00/M, sortie $50.00/M
- GPT-6 Luna ProModèle uniquement APIContexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M
- GPT-5.6 Luna ProModèle uniquement APIContexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.20/M, sortie $1.20/M
- GPT-6.1 Sol ProModèle uniquement APIContexte de 1,050,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
Plus de modèles de texte de openai
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter GPT OSS 120B Turbo localement ?
- Non. Les poids sont fermés et il n'existe aucun dépôt Hugging Face ; vous y accédez uniquement via l'API d'OpenAI.
- Quel est le coût et quelle est la longueur du contexte ?
- Le tarif est de 0,15 $ par million de tokens d'entrée et 0,60 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
- En quoi ce modèle diffère-t-il des autres modèles OpenAI ?
- OpenAI n'a pas publié de fiche modèle, donc une comparaison précise n'est pas possible ; le nom 'Turbo' et le prix bas suggèrent qu'il est optimisé pour un raisonnement rentable à grande échelle plutôt que pour une capacité maximale.
Verdict du capitaineUn raisonnement bon marché avec un contexte de 131k tokens est une combinaison utile ; les poids fermés et l'absence de documentation sont le prix à payer.
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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Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
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.

