Gpt oss 120b
8912°
<oss-120b>
支援 ModelTrends 標籤的應用程式，讓你只要在提示詞中複製這段程式碼就能執行或安裝模型，無需設定。請在支援的應用程式中尋找我們的圖示，例如下方的 Prism。
執行此模型
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最適合初學者。強大的工作流程，學習曲線低。
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本地應用程式
需設定
如果你的電腦硬體夠強，可以安裝本地程式。
ModelDuel 網頁
按次付費
一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。
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OpenAI | 131,072 代幣上下文 | $0.15/M 輸入，$0.60/M 輸出。gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開放權重 117B 參數混合專家（MoE）語言模型，設計用於高推理、代理及通用生產用途。每次前向傳播激活 5.1B 參數，優化於單張 H100 GPU 上運行，並原生支持 MXFP4 量化。模型支持可配置推理深度、完整鏈式思考訪問及原生工具使用，包括函數調用、瀏覽及結構化輸出生成。
船長筆記
2026-10-13 的筆記
gpt-oss-120b 是 OpenAI 首款開放權重模型：一個 1170 億參數的混合專家模型，專為重推理與代理工作打造，採 Apache 2.0 授權。其 MoE 架構使每次前向運算僅啟用 51 億參數，能在單張 80GB H100 GPU 上透過 MXFP4 量化運行。如果你想要一款能真正本地執行、微調且無版稅困擾的嚴肅推理模型，這是值得關注的選擇。
以...聞名
- Apache 2.0 授權：可自由微調與商業部署，無限制。
- 可配置推理深度：低、中、高推理努力，權衡延遲與品質。
- 完整思考鏈輸出，方便除錯管線。
- 原生工具使用：函式呼叫、瀏覽、Python 執行、結構化輸出。
- 可在單張 80GB H100 或 AMD MI300X 上透過 MXFP4 量化運行。
注意
- 需使用 harmony 回應格式；非該格式使用會產生錯誤輸出。
- 單張 H100 仍需高端硬體，不是消費級 GPU 本地模型。
- 思考鏈輸出為開發者用途；OpenAI 建議不直接呈現給終端用戶。
可嘗試的提示詞
多步驟代理計畫
你正在建立一個 Python 服務，監控公開 REST API 的價格變動，當超過門檻時發送 Slack 通知。將問題拆解為組件，撰寫含錯誤處理的核心輪詢迴圈，並描述如何結構化 Slack webhook 整合的函式呼叫。
困難推理謎題
五位工程師各擁有不同程式語言、飲用不同飲料，且坐在不同座位。根據以下線索判斷誰喝茶：Rust 工程師坐在咖啡飲用者旁邊；Python 工程師坐在座位 1；Go 工程師喝水；TypeScript 工程師坐在 Rust 與 Python 工程師中間；座位 5 的工程師喝果汁。
除錯細微錯誤
這是一個 Python 函式，應回傳不含重複字元的最長子字串，但對某些輸入結果錯誤。請逐步說明推理，找出錯誤並產出修正版本：
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
- GPT-5.6 Sol僅限 API 模型1,050,000 代幣上下文 · $4.00/M 輸入，$20.00/M 輸出
- GPT-6.1 Sol僅限 API 模型1,050,000 代幣上下文 · $2.00/M 輸入，$10.00/M 輸出
- GPT-6 Sol僅限 API 模型1,050,000 代幣上下文 · $2.00/M 輸入，$10.00/M 輸出
- GPT-6 Astra僅限 API 模型1,050,000 代幣上下文 · $10.00/M 輸入，$50.00/M 輸出
更多來自 openai 的文字模型
常見問題
- 我可以本地執行 gpt-oss-120b 嗎？
- 可以 — 權重以 Apache 2.0 授權開放，並在 Hugging Face 可取得。需要單張 80GB GPU（如 NVIDIA H100 或 AMD MI300X）；模型使用 MXFP4 量化以符合此硬體限制。
- gpt-oss-120b 的 API 費用是多少？
- OpenAI 定價為每百萬輸入字元 0.15 美元，輸出字元 0.60 美元，上下文視窗為 131,072 字元。
- gpt-oss-120b 與 gpt-oss-20b 有何不同？
- gpt-oss-120b（1170 億參數，啟用 51 億）針對單張 80GB GPU 的生產與高推理工作負載；gpt-oss-20b（210 億參數，啟用 36 億）是較小的兄弟，目標為低延遲、本地或特殊用途，適用於 16GB 記憶體。
船長評語OpenAI 首款真正開放權重釋出，是一款具能力的推理模型且授權清晰 — 硬體門檻確實很高。
Hugging Face 上的模型卡
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
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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gpt oss 120b 熱度趨勢
熱度分數，過去 12 個月
熱度分數
8,912°
本週
▲
32.5%
8,875° 當時，8,912° 現在
本月
▲
245%
8,747° 當時，8,912° 現在
過去一年
n/a
尚未發布/追蹤
7,000°
基準值
分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。
+1,613°
OpenRouter 代幣
此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 2,379,488,165,808 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 237,948 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+299°
採用率
大約每天 9,681 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。
顯示詳細分析
這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 8,912°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。
- 1從基準值開始。為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。7,000°累計總和
- 2加入下載量。總共 237,948 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。+1,613°8,613°累計總和
- 3加入採用率。目前大約每天 9,681 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。+299°8,912°累計總和
- =熱度分數。這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。8,912°
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
這個模型的受歡迎程度跟整個目錄相比的變化：它在每個時期的下載量、喜歡數和使用量的成長，跟同一時期一般模型的成長相比，還有當時的熱度分數。高於一般成長代表上升，低於則是下降。過去的數據是從今天的總數、模型的第一天和有兩次讀數時的下載速度推算出來的；如果模型在某時期開始時不存在，會顯示 n/a。
Gpt oss 120b 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較、查看熱度分數了解趨勢,並在 PirateDiffusion 或 BitVector 上試用。
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434
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528
Chroma 模型
19
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2
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1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153