Puis-je exécuter gpt-oss-20b localement ?

Oui. Les poids sont ouverts sous licence Apache 2.0 et le modèle tient dans 16 Go de mémoire grâce à la quantification MXFP4 des poids MoE. Il fonctionne via Transformers ou vLLM.

Quel est le coût et la taille de la fenêtre de contexte ?

Via API, il est tarifé à 0,02 $ par million de tokens en entrée et 0,09 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

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

gpt-oss-20b est la variante à latence et mémoire réduites destinée au déploiement local ou spécialisé ; gpt-oss-120b compte 117 milliards de paramètres et est conçu pour la production, les usages généraux et les tâches de raisonnement complexes sur un GPU 80 Go unique.

Gpt oss 20b

5516°

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

Fonctionne sur Graydient

Lancer ce modèle

Offres / Pub

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Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.

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Pro studio (SpyGlass) Web

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Parcourez les modèles, générez et affinez depuis n'importe quel navigateur ou téléphone.

Discord bot (Vector)

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Ajoutez Vector à votre serveur ou rejoignez le Discord de Vector. Créez tout ce que vous voulez !

Unified Editor Web

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Éditeur pour images et vidéos : générez, modifiez, améliorez et plus encore sur une seule page.

OpenRouter Terminal / API

Payer par token

Discute avec ce modèle dans le navigateur ou appelle-le depuis ton code avec une clé API.

Applications locales

Nécessite une configuration

Installe des programmes locaux si ton ordinateur est assez puissant.

ModelDuel Web

Paiement à l'usage

Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.

Louer un GPU dans le cloud

Graydient Cloud GPU

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Forfait fixe, usage illimité. Ce modèle s’installe en un clic.

RunPod Cloud GPU

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OpenAI | contexte de 131 072 tokens | 0,02 $/M en entrée, 0,09 $/M en sortie. gpt-oss-20b est un modèle open-weight de 21 milliards de paramètres publié par OpenAI sous licence Apache 2.0. Il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 3,6 milliards de paramètres actifs par passage avant, optimisé pour une inférence à plus faible latence et un déploiement sur matériel grand public ou GPU unique. Le modèle est entraîné au format de réponse Harmony d'OpenAI et supporte la configuration du niveau de raisonnement, le fine-tuning et les capacités agentiques incluant l'appel de fonctions, l'utilisation d'outils et les sorties structurées.

Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

gpt-oss-20b est le modèle de raisonnement à poids ouverts plus petit d’OpenAI : 21 milliards de paramètres, architecture MoE, seulement 3,6 milliards actifs par passage avant, et tient dans 16 Go de mémoire. Sous licence Apache 2.0, ajustable, conçu pour un travail agentique incluant l’appel de fonctions et les sorties structurées. Il convient aux développeurs qui veulent un modèle de raisonnement entraîné par OpenAI qu’ils peuvent exécuter localement ou déployer à moindre coût sans accord d’utilisation.

Connu pour

Conception MoE qui maintient 3,6 milliards de paramètres actifs, permettant une inférence rapide et peu gourmande en mémoire
Effort de raisonnement configurable : faible, moyen ou élevé pour échanger latence contre profondeur
Sortie complète de la chaîne de pensée visible par les développeurs pour le débogage
Appel natif de fonctions, utilisation d’outils et sorties structurées pour pipelines agentiques
Licence Apache 2.0 : usage commercial et ajustement sans restrictions copyleft

Attention à

Doit être utilisé avec le format de réponse Harmony d’OpenAI ; le prompting standard ne fonctionne pas correctement.
La sortie de la chaîne de pensée est destinée à l’inspection par les développeurs uniquement, pas aux utilisateurs finaux.
Petit frère de gpt-oss-120b ; pour les tâches de raisonnement critiques, le modèle plus grand est le choix recommandé.

Idéal pour

Raisonnement

Agents et utilisation d'outils

Programmation

Fonctionne localement

Rapide

Prompts à essayer

Déboguer une chaîne d’appels de fonctions

J’ai un agent Python qui appelle trois outils en séquence : get_weather, get_forecast, et send_alert. Le send_alert se déclenche même quand les conditions sont normales. Tracez l’erreur logique probable, suggérez une correction, et montrez le flux corrigé des appels d’outils avec un branchement conditionnel approprié.

Puzzle de raisonnement étape par étape

Un fermier a 17 moutons. Tous sauf 9 meurent. Combien en reste-t-il ? Expliquez ensuite pourquoi cette question piège la plupart des modèles de langage, quelle est la bonne réponse, et quel raisonnement vous avez utilisé pour éviter le piège.

Extraction de sortie structurée

Extrayez les champs suivants de cette offre d’emploi sous forme d’objet JSON : job_title, company, location, salary_range, required_years_experience, remote_policy. Offre : Senior ML Engineer chez Acme Corp, San Francisco ou télétravail, 180k–220k $, 5+ ans d’expérience requis, hybride 2 jours au bureau.

Comparer avec

GPT-6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M
GPT-5.6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.20/M, sortie $1.20/M
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

Plus de modèles de texte de openai

Questions fréquentes

Puis-je exécuter gpt-oss-20b localement ?: Oui. Les poids sont ouverts sous licence Apache 2.0 et le modèle tient dans 16 Go de mémoire grâce à la quantification MXFP4 des poids MoE. Il fonctionne via Transformers ou vLLM.
Quel est le coût et la taille de la fenêtre de contexte ?: Via API, il est tarifé à 0,02 $ par million de tokens en entrée et 0,09 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
En quoi gpt-oss-20b diffère-t-il de gpt-oss-120b ?: gpt-oss-20b est la variante à latence et mémoire réduites destinée au déploiement local ou spécialisé ; gpt-oss-120b compte 117 milliards de paramètres et est conçu pour la production, les usages généraux et les tâches de raisonnement complexes sur un GPU 80 Go unique.

Verdict du capitaine
Un modèle de raisonnement ouvert, ajustable, qui tient sur un GPU 16 Go — suffisamment rare venant de n’importe quel laboratoire, et encore plus d’OpenAI.

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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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.

Modèles similaires

Modèles d'IA pour générer image, vidéo et texte

Gpt oss 20b 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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