Gpt oss 120b
8912°
<oss-120b>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
オファー／広告
Easy Creator (Prism) Web
無制限・定額
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
無制限・定額
動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
Pro studio (SpyGlass) Web
無制限・定額
どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Discord bot (Vector)
無制限・定額
Vectorをサーバーに追加するか、VectorのDiscordに参加しよう。何でも作れる！
Unified Editor Web
無制限・定額
画像と動画のエディター：レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
OpenRouter ターミナル / API
トークンごとに支払い
ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。
ローカルアプリ
セットアップが必要
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
ModelDuel Web
使った分だけ支払い
最大50のチェックポイント／ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
このモデルのガイド
OllamaのインストールとローカルAIの実行方法（Windows、Mac、Linux）
Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？
用途別おすすめローカルLLM（2026年10月）：仕事に合ったオープンモデルを選ぼう
オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか
2026年10月のAIモデルの選び方：クローズドソースの最新情報とダウンロードすべきオープンウェイトモデル
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
OpenAI | 131,072トークンコンテキスト | 入力$0.15/M、出力$0.60/M。gpt-oss-120bはOpenAIの117BパラメータMixture-of-Experts（MoE）言語モデルで、高度な推論、エージェント的、汎用のプロダクション用途向けに設計されています。1回のフォワードパスで51億パラメータを活性化し、ネイティブMXFP4量子化により単一のH100 GPUでの実行に最適化されています。推論深度の設定、完全なチェーンオブソートアクセス、関数呼び出し、ブラウジング、構造化出力生成などのネイティブツール使用をサポートします。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
gpt-oss-120bはOpenAI初のオープンウェイトモデルリリースで、1170億パラメータのMixture-of-Expertsモデルです。Apache 2.0ライセンスで商用利用可能。MoEアーキテクチャにより1回の推論で51億パラメータが活性化し、MXFP4量子化で単一の80GB H100に収まります。ローカルで真剣な推論モデルを動かし、ファインチューニングや商用展開をロイヤリティなしで行いたいなら注目すべきモデルです。
得意分野
- Apache 2.0ライセンスで制限なく商用ファインチューニング・展開可能
- 推論の深さを低・中・高で調整でき、レイテンシと品質をトレードオフ可能
- チェーン・オブ・ソート思考出力を完全に公開し、パイプラインのデバッグに有用
- ネイティブなツール利用対応：関数呼び出し、ブラウジング、Python実行、構造化出力
- MXFP4量子化により単一80GB H100またはAMD MI300Xに収まる
注意点
- harmonyレスポンス形式が必須で、これを外すと出力が壊れる。
- 単一H100は依然として高いハードウェア要件で、一般消費者向けGPUではない。
- チェーン・オブ・ソート出力は開発者向けで、OpenAIは直接ユーザーに見せることを推奨していない。
試してみるプロンプト
多段階エージェント計画
公開REST APIの価格変動を監視し、閾値を超えたらSlack通知を送るPythonサービスを作っています。問題をコンポーネントに分解し、エラーハンドリング付きのコアポーリングループを書き、Slack Webhook統合の関数呼び出し構造を説明してください。
難しい推論パズル
5人のエンジニアがそれぞれ異なるプログラミング言語を担当し、異なる飲み物を飲み、異なる席に座っています。以下の手がかりから誰が紅茶を飲むか特定してください：Rustエンジニアはコーヒー飲みの隣に座る；Pythonエンジニアは席1；Goエンジニアは水を飲む；TypeScriptエンジニアはRustとPythonの間に座る；席5のエンジニアはジュースを飲む。
微妙なバグのデバッグ
以下のPython関数は重複しない最長部分文字列を返すはずですが、いくつかの入力で誤った結果を返します。思考過程を段階的に説明し、バグを特定し、修正したバージョンを作成してください：
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
比較する
- GPT-5.6 SolAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $4.00/M 入力、$20.00/M 出力
- GPT-6.1 SolAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力
- GPT-6 SolAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力
- GPT-6 AstraAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $10.00/M 入力、$50.00/M 出力
openaiの他のテキストモデル
よくある質問
- gpt-oss-120bをローカルで実行できますか？
- はい。ウェイトはApache 2.0の下でオープンに公開されており、Hugging Faceで入手可能です。NVIDIA H100やAMD MI300Xなどの単一80GB GPUが必要で、MXFP4量子化を利用しています。
- API利用時の価格は？
- OpenAIは入力100万トークンあたり0.15ドル、出力100万トークンあたり0.60ドルで、コンテキストウィンドウは131,072トークンです。
- gpt-oss-120bはgpt-oss-20bとどう違いますか？
- gpt-oss-120b（1170億パラメータ、51億活性化）は単一80GB GPUでの本番・高推論負荷向け。gpt-oss-20b（210億パラメータ、36億活性化）はより小型で低レイテンシ、16GBメモリ内のローカルや特殊用途向けです。
キャプテンの評価OpenAI初の本格的なオープンウェイトリリースで、クリーンなライセンスの高性能推論モデル。ただしハードウェア要件は非常に高いです。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #36 Hottest Text / LLM model · #36 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
gpt oss 120b の人気トレンド
ヒートスコア、過去12ヶ月
ヒートスコア
8,912°
今週
▲
32.5%
8,875° 当時、8,912° 今
今月
▲
245%
8,747° 当時、8,912° 今
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+1,613°
OpenRouterトークン
このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で2,379,488,165,808トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計237,948です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+299°
普及率
ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約9,681回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,912°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でOpenRouterトークンから237,948のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+1,613°8,613°累計合計
- 3普及率を追加します。現在、2回の計測間で約9,681ダウンロード/日で、重みは4分の1です。+299°8,912°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。8,912°
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
Gpt oss 120b は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
モデルファミリーから探す
Text / LLM モデル
434
Anima モデル
528
Chroma モデル
19
Fibo モデル
2
Flux モデル
1,496
Flux 2 / Klein モデル
1,239
Flux 3 モデル
3
Moss モデル
3
Iris モデル
1
MiniMax H3 モデル
364
Hunyuan モデル
204
Ideogram モデル
20
Krea2 モデル
717
Qwen モデル
20
Qwen2 モデル
47
Ltx2 モデル
153