Gpt oss 120b
8912°
<oss-120b>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
Easy Creator (Prism) Web
Ilimitado · tarifa fija
Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
PirateDiffusion Telegram
Ilimitado · tarifa fija
Crea videos, imágenes, personajes de chat personalizados y más.
Pro studio (SpyGlass) Web
Ilimitado · tarifa fija
Explora modelos, renderiza y mejora desde cualquier navegador o teléfono.
Discord bot (Vector)
Ilimitado · tarifa fija
Agrega Vector a tu servidor o únete al Discord de Vector. ¡Crea lo que quieras!
Unified Editor Web
Ilimitado · tarifa fija
Editor para imágenes y video: renderiza, edita, mejora y más en una sola página.
OpenRouter Terminal / API
Pago por token
Chatea con este modelo en el navegador o llámalo desde tu código con una clave API.
Apps locales
Requiere configuración
Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
Paga por uso
Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
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OpenAI | contexto de 131,072 tokens | $0.15/M entrada, $0.60/M salida. gpt-oss-120b es un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) de 117B parámetros con pesos abiertos de OpenAI, diseñado para casos de uso de producción de alto razonamiento, agenticos y de propósito general. Activa 5.1B parámetros por pasada y está optimizado para ejecutarse en una sola GPU H100 con cuantización MXFP4 nativa. El modelo soporta profundidad de razonamiento configurable, acceso completo a cadena de pensamiento y uso nativo de herramientas, incluyendo llamadas a funciones, navegación y generación de salida estructurada.
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
gpt-oss-120b es el primer modelo de pesos abiertos de OpenAI: un Mixture-of-Experts de 117B parámetros construido para trabajo con razonamiento intenso y agentivo, licenciado bajo Apache 2.0. Su arquitectura MoE mantiene activos 5.1B parámetros por pasada, permitiendo que quepa en una sola H100 de 80GB con cuantización MXFP4. Si quieres un modelo serio de razonamiento que puedas ejecutar localmente, afinar y desplegar comercialmente sin complicaciones de regalías, este es el que debes seguir.
Conocido por
- Licencia Apache 2.0: permite fine-tuning y despliegue comercial sin restricciones.
- Profundidad de razonamiento configurable: bajo, medio o alto esfuerzo para intercambiar latencia por calidad.
- Salida completa de cadena de pensamiento expuesta, útil para depurar pipelines.
- Uso nativo de herramientas: llamadas a funciones, navegación, ejecución Python, salidas estructuradas.
- Cabe en una sola H100 80GB o AMD MI300X mediante cuantización MXFP4.
Cuidado con
- Requiere el formato de respuesta harmony; usarlo fuera de ese formato producirá salida rota.
- Una sola H100 sigue siendo un requerimiento de hardware serio — no es un modelo local para GPU de consumo.
- La salida de cadena de pensamiento es para desarrolladores; OpenAI recomienda no mostrarla directamente a usuarios finales.
Prompts para probar
Plan agentivo de múltiples pasos
Estás construyendo un servicio Python que monitorea una API REST pública para cambios de precio y envía una notificación a Slack cuando se cruza un umbral. Divide el problema en componentes, escribe el bucle principal de sondeo con manejo de errores y describe cómo estructurarías las llamadas a funciones para la integración con el webhook de Slack.
Rompecabezas de razonamiento difícil
Cinco ingenieros poseen cada uno un lenguaje de programación diferente, beben una bebida distinta y se sientan en asientos diferentes. Usa las siguientes pistas para determinar quién bebe té: el ingeniero de Rust se sienta junto al que bebe café; el de Python está en el asiento 1; el de Go bebe agua; el de TypeScript está entre los de Rust y Python; el del asiento 5 bebe jugo.
Depurar un error sutil
Aquí tienes una función Python que debería devolver la subcadena más larga sin caracteres repetidos, pero da resultados incorrectos para algunas entradas. Recorre tu razonamiento paso a paso, identifica el error y produce una versión corregida:
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
Comparar con
- GPT-5.6 SolModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $4.00/M entrada, $20.00/M salida
- GPT-6.1 SolModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- GPT-6 SolModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
- GPT-6 AstraModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $10.00/M entrada, $50.00/M salida
Más modelos de texto de openai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar gpt-oss-120b localmente?
- Sí — los pesos son abiertos bajo Apache 2.0 y están disponibles en Hugging Face. Necesitas una GPU de 80GB como una NVIDIA H100 o AMD MI300X; el modelo usa cuantización MXFP4 para ajustarse a esa restricción.
- ¿Cuánto cuesta gpt-oss-120b vía API?
- OpenAI lo cobra a $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.60 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 131,072 tokens.
- ¿En qué se diferencia gpt-oss-120b de gpt-oss-20b?
- gpt-oss-120b (117B parámetros, 5.1B activos) está orientado a producción y cargas de trabajo de alto razonamiento en una sola GPU de 80GB; gpt-oss-20b (21B parámetros, 3.6B activos) es el hermano menor enfocado en menor latencia, uso local o casos especializados dentro de 16GB de memoria.
Veredicto del capitánEl primer lanzamiento real de pesos abiertos de OpenAI es un modelo de razonamiento capaz con una licencia limpia — la barrera de hardware es simplemente alta.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #36 Hottest Text / LLM model · #36 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de gpt oss 120b
Puntuación de calor, últimos 12 meses
Puntuación de popularidad
8,912°
Esta semana
▲
32.5%
8,875° entonces, 8,912° ahora
Este mes
▲
245%
8,747° entonces, 8,912° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,613°
Tokens de OpenRouter
2,379,488,165,808 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 237,948 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+299°
Tasa de adopción
Unos 9,681 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,912°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.237,948 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,613°8,613°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 9,681 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+299°8,912°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,912°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Gpt oss 120b es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153