Kan jag köra gpt-oss-120b lokalt?

Ja — vikterna är öppna under Apache 2.0 och finns på Hugging Face. Du behöver en enda 80GB GPU som NVIDIA H100 eller AMD MI300X; modellen använder MXFP4-kvantisering för att passa inom detta.

Vad kostar gpt-oss-120b via API?

OpenAI prissätter den till 0,15 USD per miljon inmatningstokens och 0,60 USD per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 131 072 tokens.

Hur skiljer sig gpt-oss-120b från gpt-oss-20b?

gpt-oss-120b (117 miljarder parametrar, 5,1 miljarder aktiva) riktar sig till produktion och högresonemangsuppgifter på en enda 80GB GPU; gpt-oss-20b (21 miljarder parametrar, 3,6 miljarder aktiva) är den mindre syskonmodellen för lägre latens, lokal eller specialiserad användning inom 16GB minne.

▲

32.5%

den här veckan

Gpt oss 120b

8912°

#llm #openai #resonemang #agenter #kodning #lokal

Körs på Graydient

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

Easy Creator (Prism) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bäst för nybörjare. Kraftfulla arbetsflöden, låg inlärningströskel.

PirateDiffusion Telegram

Obegränsat · fast avgift

Skapa videor, bilder, anpassade chattpersonligheter med mera.

Pro studio (SpyGlass) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bläddra bland modeller, rendera och förbättra från vilken webbläsare eller telefon som helst.

Discord bot (Vector)

Obegränsat · fast avgift

Lägg till Vector till din server eller gå med i Vector Discord. Skapa vad som helst!

Unified Editor Webb

Obegränsat · fast avgift

Redigerare för bilder och video: rendera, redigera, förstora och mer på en sida.

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Lokala appar

Kräver installation

Installera lokala program om din dator har tillräcklig prestanda.

ModelDuel Webb

Betala per användning

Generera samma prompt på upp till 50 checkpoint-/basmodeller samtidigt.

Hyra GPU i molnet

Graydient Cloud GPU

Obegränsat · fast avgift

Fast avgift, obegränsad användning. Denna modell installeras med ett klick.

RunPod Cloud GPU

Debiteras per minut

Hyra GPU per minut och installera modellen själv.

Guider för denna modell

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): vilken lokal AI-app du ska använda och vilka toppmodeller varje kör

Bästa lokala LLM efter användningsområde (oktober 2026): rätt öppna modell för varje jobb

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

Hur mycket VRAM behöver jag egentligen för lokal AI?

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

OpenAI | 131 072 tokens kontext | $0.15/M input, $0.60/M output. gpt-oss-120b är en öppen vikt, 117 miljarder parameter Mixture-of-Experts (MoE) språkmodell från OpenAI designad för högresonemang, agentbaserade och allmänna produktionsanvändningsfall. Den aktiverar 5,1 miljarder parametrar per framåtpass och är optimerad för att köras på en enda H100 GPU med inbyggd MXFP4-kvantisering. Modellen stödjer konfigurerbar resonemangsdjup, full kedja-av-tanke-åtkomst och inbyggd verktygsanvändning, inklusive funktionsanrop, webbläsning och strukturerad outputgenerering.

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

gpt-oss-120b är OpenAIs första modell med öppna vikter: en Mixture-of-Experts med 117 miljarder parametrar byggd för resonemangsintensivt och agentbaserat arbete, licensierad under Apache 2.0. Dess MoE-arkitektur håller aktiva parametrar på 5,1 miljarder per framåtpass, vilket låter den rymmas på en enda 80GB H100 med MXFP4-kvantisering. Om du vill ha en seriös resonemangsmodell som du faktiskt kan köra lokalt, finjustera och distribuera kommersiellt utan royaltyproblem är detta modellen att följa.

Känd för

Apache 2.0-licens: finjustera och distribuera kommersiellt utan begränsningar.
Konfigurerbar resonemangsdjup: låg, medel eller hög ansträngning för att byta latens mot kvalitet.
Full kedja-av-tankar-utdata exponerad, användbar för felsökning av pipelines.
Inbyggd verktygsanvändning: funktionsanrop, webbsökning, Python-körning, strukturerade utdata.
Får plats på en enda 80GB H100 eller AMD MI300X via MXFP4-kvantisering.

Se upp för

Kräver harmony-svarsformat; användning utanför detta format ger trasig utdata.
En enda H100 är fortfarande en seriös hårdvarukrav — inte en konsument-GPU lokal modell.
Kedja-av-tankar-utdata är för utvecklare; OpenAI säger att det inte ska visas direkt för slutanvändare.

Bäst för

Resonemang

Agenter och verktygsanvändning

Kodning

Kör lokalt

Promptar att prova

Flerstegs agentplan

Du bygger en Python-tjänst som övervakar ett offentligt REST-API för prisändringar och skickar en Slack-notis när en tröskel överskrids. Dela upp problemet i komponenter, skriv huvudloopen för polling med felhantering, och beskriv hur du skulle strukturera funktionsanropen för Slack-webhook-integrationen.

Svårt resonemangsproblem

Fem ingenjörer äger varsin programmeringsspråk, dricker olika drycker och sitter på olika platser. Använd följande ledtrådar för att avgöra vem som dricker te: Rust-ingenjören sitter bredvid kaffedrickaren; Python-ingenjören sitter på plats 1; Go-ingenjören dricker vatten; TypeScript-ingenjören sitter mellan Rust- och Python-ingenjörerna; ingenjören på plats 5 dricker juice.

Felsök en subtil bugg

Här är en Python-funktion som ska returnera den längsta delsträngen utan upprepade tecken, men den ger fel resultat för vissa indata. Gå igenom ditt resonemang steg för steg, identifiera buggen och producera en korrigerad version: 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

Jämför med

GPT-5.6 Sol
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $4.00/M indata, $20.00/M utdata
GPT-6.1 Sol
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $10.00/M utdata
GPT-6 Sol
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $10.00/M utdata
GPT-6 Astra
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $10.00/M indata, $50.00/M utdata

Fler textmodeller från openai

Vanliga frågor

Kan jag köra gpt-oss-120b lokalt?: Ja — vikterna är öppna under Apache 2.0 och finns på Hugging Face. Du behöver en enda 80GB GPU som NVIDIA H100 eller AMD MI300X; modellen använder MXFP4-kvantisering för att passa inom detta.
Vad kostar gpt-oss-120b via API?: OpenAI prissätter den till 0,15 USD per miljon inmatningstokens och 0,60 USD per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 131 072 tokens.
Hur skiljer sig gpt-oss-120b från gpt-oss-20b?: gpt-oss-120b (117 miljarder parametrar, 5,1 miljarder aktiva) riktar sig till produktion och högresonemangsuppgifter på en enda 80GB GPU; gpt-oss-20b (21 miljarder parametrar, 3,6 miljarder aktiva) är den mindre syskonmodellen för lägre latens, lokal eller specialiserad användning inom 16GB minne.

Kaptens omdöme
OpenAIs första verkliga öppna viktutgåva är en kapabel resonemangsmodell med en ren licens — hårdvarukravet är dock högt.

Model card på Hugging Face

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #36 Hottest Text / LLM model · #36 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Popularitetstrend för gpt oss 120b

Värmenpoäng, senaste 12 månaderna

Värmescore

8,912°

Den här veckan

▲

32.5%

8,875° då, 8,912° nu

Den här månaden

▲

245%

8,747° då, 8,912° nu

Senaste året

n/a

Inte släppt/spårad än

7,000°

Golvet

Skalan går från 0° till 9 999°. Allt under 7,000° är reserverat för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta. 7,000° är där mätta data börjar: en modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger på golvet, och mätningarna fyller graderna ovanför. Golvet säger inget om modellen; det gör bara graderna ovanför, och det är de som skiljer en modell från en annan.

+1,613°

OpenRouter-token

2,379,488,165,808 token som denna modell bearbetat via OpenRouter de senaste 30 dagarna, både prompts och svar. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning i nedladdningsterm, totalt 237,948; token från senaste dagen räknas in i användningstakten. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+299°

Adoptionshastighet

Ungefär 9,681 nedladdningar per dag, mätt mellan två avläsningar av källorna, aldrig uppskattat från ett livstidsgenomsnitt. Hastigheten väger en fjärdedel av nedladdningstermen, så en ny våg syns utan att en dags toppar slår ut år av användning.

Visa detaljerad uppdelning

Varje siffra på den här sidan kan kontrolleras. Den här modellens heat-poäng är 8,912°, och här byggs den upp en ingrediens i taget, med löpande total efter varje: golvet, graderna varje källa lägger till, bonusen för modelltypen och vad vikternas ålder drar bort. Färgerna är banden i diagrammet ovan. Ordlistan i slutet förklarar varje term.

1
Börja vid golvet.
Varför 7,000° och inte noll: skalan går från 0° till 9 999°, och delen under 7,000° är reserverad för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta och aldrig rankas högre än en modell med data. 7,000° är där mätta data börjar. En modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger här; allt som följer är mätning, och utrymmet ovanför golvet rymmer tio tiofaldiga steg i nedladdningar på 300° vardera. Golvet är detsamma för varje modell, så det avgör inget; det gör graderna ovanför.
7,000°
löpande total
2
Lägg till nedladdningarna.
237,948 nedladdnings-ekvivalenter totalt, från OpenRouter-token. Tio gånger nedladdningarna ger samma 300°, så storlek spelar roll men tar aldrig över poängen.
+1,613°
8,613°
löpande total
3
Lägg till adoptionshastigheten.
Ungefär 9,681 nedladdningar per dag just nu, mätt mellan två mätningar, med en fjärdedels vikt.
+299°
8,912°
löpande total
=
Heat-poängen.
Var den här modellen står på varje lista på den här sidan. Ingenting annat ändrar den.
8,912°

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur den här modellens popularitet har rört sig jämfört med resten av katalogen: dess tillväxt i nedladdningar, gillningar och användning under varje period, mätt mot en typisk modells tillväxt under samma period, med dess heat-poäng vid den tiden. Över den typiska tillväxten ses som en uppgång, under som en nedgång. Det förflutna rekonstrueras från dagens totalsummor, modellens första dag och dess uppmätta nedladdningshastighet där två mätningar finns; en modell som inte fanns i början av en period visar n/a.

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Gpt oss 120b är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller, se dess hettapoäng och prova den på PirateDiffusion eller BitVector.

Fler Text / LLM-modeller llm openai resonemang agenter kodning lokal

Bläddra efter modellfamilj