Gpt oss 120b
8912°
<oss-120b>
ModelTrends 태그를 지원하는 앱에서는 이 코드를 프롬프트에 복사해 붙여넣기만 하면 별도 설정 없이 모델을 실행하거나 설치할 수 있어요. Prism(아래) 같은 지원 앱에서 아이콘을 찾아보세요.
모델 실행
제공 / 광고
Easy Creator (Prism) 웹
무제한 · 정액제
초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.
PirateDiffusion 텔레그램
무제한 · 정액제
영상, 이미지, 맞춤형 채팅 페르소나 등 다양하게 만들어 보세요.
Pro studio (SpyGlass) 웹
무제한 · 정액제
어떤 브라우저나 휴대폰에서도 모델을 탐색하고 렌더링하며 수정하세요.
Discord bot (Vector) 디스코드
무제한 · 정액제
Vector를 서버에 추가하거나 Vector Discord에 참여하세요. 무엇이든 만들어 보세요!
Unified Editor 웹
무제한 · 정액제
이미지와 비디오 편집기: 한 페이지에서 렌더링, 편집, 업스케일 등 모두 가능합니다.
OpenRouter 터미널 / API
토큰당 결제
브라우저에서 이 모델과 채팅하거나 하나의 API 키로 코드에서 호출하세요.
로컬 앱
설정 필요
내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.
ModelDuel 웹
사용량별 결제
한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.
이 모델의 가이드
Ollama 설치 및 로컬 AI 실행 방법 (Windows, Mac, Linux)
Ollama vs LM Studio (2026): 어떤 로컬 AI 앱을 사용할까, 그리고 각각 어떤 최고 모델을 실행할까
용도별 최고의 로컬 LLM (2026년 10월): 모든 작업에 맞는 최적의 오픈 모델
오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것
2026년 10월 AI 모델 선택법: 폐쇄형 소스 소식과 다운로드할 가치가 있는 오픈 웨이트
로컬 AI에 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까?
GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)
OpenAI | 131,072 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.15/M, 출력 $0.60/M. gpt-oss-120b는 OpenAI의 오픈 웨이트 117B 파라미터 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델로, 고추론, 에이전트, 범용 생산용 사례에 적합합니다. 한 번의 순방향 패스당 51억 파라미터를 활성화하며, 네이티브 MXFP4 양자화를 통해 단일 H100 GPU에서 실행되도록 최적화되어 있습니다. 구성 가능한 추론 깊이, 완전한 사고 사슬 접근, 함수 호출, 브라우징, 구조화된 출력 생성 등 네이티브 도구 사용을 지원합니다.
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
gpt-oss-120b는 OpenAI의 첫 공개 가중치 모델 릴리스로, 1170억 파라미터 Mixture-of-Experts 모델이며 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다. MoE 아키텍처로 전방 패스당 활성 파라미터는 51억에 불과해 MXFP4 양자화를 통해 단일 80GB H100 GPU에 적합합니다. 진지한 추론 모델을 로컬에서 실행하고 미세 조정하며 상업적으로 배포하고 싶다면 주목할 만한 모델입니다.
알려진 점
- Apache 2.0 라이선스: 제한 없이 상업적 미세 조정 및 배포 가능
- 조절 가능한 추론 깊이: 낮음, 중간, 높음으로 대기 시간과 품질 조절
- 전체 사고 과정 출력 제공으로 파이프라인 디버깅에 유용
- 네이티브 도구 사용: 함수 호출, 브라우징, Python 실행, 구조화 출력 지원
- MXFP4 양자화로 단일 80GB H100 또는 AMD MI300X에 적합
주의할 점
- 하모니 응답 형식을 요구하며, 이를 벗어나면 출력이 깨질 수 있음
- 단일 H100도 여전히 높은 하드웨어 요구사항으로 일반 소비자 GPU용 로컬 모델 아님
- 사고 과정 출력은 개발자용이며 OpenAI는 최종 사용자에게 직접 노출하지 말 것을 권고
시도해볼 프롬프트
다단계 에이전트 계획
공개 REST API의 가격 변동을 모니터링하고 임계값 초과 시 Slack 알림을 보내는 Python 서비스를 구축 중입니다. 문제를 구성 요소로 분해하고, 오류 처리와 함께 핵심 폴링 루프를 작성하며, Slack 웹훅 통합을 위한 함수 호출 구조를 설명하세요.
어려운 추론 퍼즐
다섯 명의 엔지니어가 각각 다른 프로그래밍 언어를 담당하고, 다른 음료를 마시며, 서로 다른 좌석에 앉아 있습니다. 다음 단서를 사용해 누가 차를 마시는지 알아내세요: Rust 엔지니어는 커피 마시는 사람 옆에 앉아 있고, Python 엔지니어는 1번 좌석에 앉아 있으며, Go 엔지니어는 물을 마시고, TypeScript 엔지니어는 Rust와 Python 엔지니어 사이에 앉아 있고, 5번 좌석의 엔지니어는 주스를 마십니다.
미묘한 버그 디버깅
다음은 중복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열을 반환해야 하는 Python 함수인데 일부 입력에서 잘못된 결과를 반환합니다. 단계별로 추론하며 버그를 찾아 수정된 버전을 작성하세요:
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
비교하기
- GPT-5.6 SolAPI 전용 모델1,050,000 토큰 컨텍스트 · $4.00/M 입력, $20.00/M 출력
- GPT-6.1 SolAPI 전용 모델1,050,000 토큰 컨텍스트 · $2.00/M 입력, $10.00/M 출력
- GPT-6 SolAPI 전용 모델1,050,000 토큰 컨텍스트 · $2.00/M 입력, $10.00/M 출력
- GPT-6 AstraAPI 전용 모델1,050,000 토큰 컨텍스트 · $10.00/M 입력, $50.00/M 출력
openai의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- gpt-oss-120b를 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 네, 가중치는 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되어 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. NVIDIA H100 80GB 또는 AMD MI300X 같은 단일 80GB GPU가 필요하며 MXFP4 양자화를 사용합니다.
- gpt-oss-120b의 API 비용은 어떻게 되나요?
- 입력 토큰당 0.15달러, 출력 토큰당 0.60달러이며, 컨텍스트 창 크기는 131,072 토큰입니다.
- gpt-oss-120b는 gpt-oss-20b와 어떻게 다른가요?
- gpt-oss-120b(1170억 파라미터, 51억 활성)는 단일 80GB GPU에서 프로덕션 및 고추론 작업을 목표로 하며, gpt-oss-20b(210억 파라미터, 36억 활성)는 16GB 메모리 내에서 낮은 지연 시간, 로컬 또는 특수 용도를 위한 작은 모델입니다.
캡틴의 평가OpenAI의 첫 진짜 공개 가중치 릴리스로, 깔끔한 라이선스와 강력한 추론 모델이지만 하드웨어 요구가 매우 높습니다.
Hugging Face의 모델 카드
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
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 인기 추세
히트 점수, 지난 12개월
인기 점수
8,912°
이번 주
▲
32.5%
8,875° 당시, 8,912° 현재
이번 달
▲
245%
8,747° 당시, 8,912° 현재
지난 1년
n/a
아직 출시/추적되지 않음
7,000°
기준점
점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.
+1,613°
OpenRouter 토큰
이 모델이 지난 30일간 OpenRouter를 통해 처리한 토큰 수 2,379,488,165,808, 프롬프트와 답변을 합친 수치입니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산하며, 총 237,948회입니다; 마지막 날 토큰은 채택률에 포함됩니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+299°
채택률
출처를 두 번 측정한 사이에 하루 약 9,681번 다운로드돼. 평생 평균에서 추측한 게 아니야. 속도는 다운로드 항목의 4분의 1 가치를 가지니, 최근 급증이 나타나도 하루짜리 급등이 수년간 사용량을 앞서지 못해.
상세 내역 보기
이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 8,912°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.
- 1기준점부터 시작해.왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.7,000°누적 합계
- 2다운로드 수를 더해.총 237,948개의 다운로드 동등치, OpenRouter 토큰에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.+1,613°8,613°누적 합계
- 3채택률을 추가하세요.지금 하루 약 9,681개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.+299°8,912°누적 합계
- =히트 점수.이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.8,912°
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.
Gpt oss 120b은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고, 열기 점수로 트렌드를 확인하고, PirateDiffusion 또는 BitVector에서 열어 사용해 보세요.
모델 패밀리별로 보기
Text / LLM 모델
434
Anima 모델
528
Chroma 모델
19
Fibo 모델
2
Flux 모델
1,496
Flux 2 / Klein 모델
1,239
Flux 3 모델
3
Moss 모델
3
Iris 모델
1
MiniMax H3 모델
364
Hunyuan 모델
204
Ideogram 모델
20
Krea2 모델
717
Qwen 모델
20
Qwen2 모델
47
Ltx2 모델
153