Accès gratuit en ligne à GPT-OSS : essayez le tout dernier modèle open source d’OpenAI
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gpt-oss : les modèles open source révolutionnaires d’OpenAI
OpenAI revient à ses racines open source avec le lancement de gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, deux modèles de langage avancés à poids ouverts, conçus pour offrir des performances réelles à moindre coût. Entraînés à l’aide de techniques issues des systèmes de pointe d’OpenAI comme o3 et o4-mini, ces modèles excellent dans les tâches de raisonnement, l'utilisation d'outils et le déploiement optimisé. Proposés sous licence Apache 2.0, ils surpassent les modèles open source de taille équivalente et sont optimisés pour le matériel grand public — idéaux pour les développeurs, les entreprises et les chercheurs du monde entier. Les modèles GPT-OSS sont simples à utiliser dans divers environnements. Ils prennent en charge des contextes allant jusqu’à 128 000 jetons et permettent des interactions textuelles pour la génération de code, la résolution de problèmes mathématiques et l’intégration d’outils externes comme la recherche web ou l’exécution de code Python. Ils proposent également trois niveaux de raisonnement : faible, moyen et élevé, permettant d’ajuster le compromis entre latence et performance.
| Modèle | Couches | Paramètres totaux | Paramètres actifs par jeton | Experts totaux | Experts actifs par jeton | Longueur du contexte |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | OpenAI gpt-oss fonctionne sur de nombreuses plateformes pour un déploiement local, avec gpt-oss Ollama et LM Studio étant des choix populaires pour des configurations simples. Commencez avec Ollama en installant l'application, puis téléchargez le modèle avec ollama pull gpt-oss:20b ou ollama pull gpt-oss:120b. Utilisez ollama en mode hors ligne avec ollama run gpt-oss:20b. Il fonctionne très rapidement sur un bon matériel, par exemple de manière ultra-rapide avec des cartes RTX ou avec des vitesses stables autour de 35 tokens par seconde sur des Mac M4. Ajustez les niveaux de raisonnement en fonction de votre configuration et consultez la documentation d'Ollama pour des invites personnalisées. Pour LM Studio, téléchargez l'application et cherchez "gpt-oss-20b" ou "gpt-oss-120b" dans l'onglet découverte. Chargez-le et commencez à utiliser les invites immédiatement. Vous obtiendrez des performances solides, comme de 58 à 70 tokens par seconde sur M4 Max ou jusqu'à 221 tokens sur des GPU haut de gamme comme les RTX 5090. Il est idéal pour des tâches à faible latence sur des appareils périphériques — assurez-vous de mettre à jour vers la dernière version. | 117B | 5.1B | 128 | Avatar 3 | 128K |
| gpt-oss-20b | Licence Apache 2.0 pour une personnalisation libre | 21B | 3.6B | Fonctionnalités clés de OpenAI oss | Avatar 3 | 128K |
Caractéristiques techniques et performances de gpt-oss d’OpenAI
gpt-oss-20b : Conçu pour des cas d’usage locaux à faible latence
Le gpt-oss-20b se démarque comme un modèle à la fois compact et performant, avec 21 milliards de paramètres au total, dont 3,6 milliards activés à chaque jeton grâce à une architecture Mixture-of-Experts (MoE). Il égale ou dépasse l’o3-mini d’OpenAI sur des benchmarks clés, notamment les compétitions de mathématiques (AIME 2024 & 2025), la résolution de problèmes généraux (MMLU, HLE) et les requêtes médicales (HealthBench). Optimisé pour les appareils en périphérie (edge), il ne nécessite que 16 Go de mémoire et prend en charge la quantification native MXFP4, permettant des exécutions fluides sur ordinateurs portables ou mobiles avec une vitesse d’inférence de 160 à 180 jetons par seconde. Cela fait du gpt-oss-20b un choix idéal pour les applications à faible latence comme les chatbots locaux ou l’IA embarquée. Ses solides performances en appels de fonctions en few-shot et en raisonnement en chaîne (CoT) en font une excellente alternative open source à ChatGPT. Grâce aux Rotary Positional Embeddings (RoPE, embeddings positionnels rotatifs) et au tokenizer open source o200k_harmony, il gère efficacement les tâches multilingues — idéal pour tester des idées sans gros matériel.
gpt-oss-120b : Idéal pour les cas d’usage en production nécessitant un raisonnement avancé
En comparaison, gpt-oss-120b offre des performances solides avec 117 milliards de paramètres, dont 5,1 milliards activés par token grâce à une architecture MoE et un backbone Transformer combinant attention dense et clairsemée. Il atteint un niveau proche de o4-mini sur les benchmarks de raisonnement, et le surpasse en santé (HealthBench), en tâches agentiques (TauBench) et en programmation compétitive (Codeforces). Ce modèle peut être exécuté sur un seul GPU de 80 Go, comme le Nvidia H100, grâce à la quantification en 4 bits et à l’attention multi-requête, garantissant une efficacité maximale. Conçu pour les flux de travail professionnels, gpt-oss-120b excelle dans l’utilisation d’outils complexes, la génération de résultats structurés et l’ajustement précis du raisonnement. Il dépasse même des modèles propriétaires comme GPT-4o sur certains cas d’usage. Son architecture ouverte permet une intégration transparente dans la recherche ou le développement d’IA personnalisée, faisant de lui un choix de référence pour les développeurs à la recherche de la puissance open source de gpt-oss d’OpenAI dans des environnements évolutifs et rentables.
Fonctionnalités clés de OpenAI oss
Licence Apache 2.0 pour une personnalisation libre
La licence Apache 2.0 permet de modifier, partager et utiliser les modèles gpt-oss pour tout type de projet, personnel ou commercial, sans aucune restriction ni frais. Contrairement aux licences plus restrictives, elle permet aux développeurs et entreprises d’adapter gpt-oss d’OpenAI à leurs besoins, favorisant l’innovation dans les domaines comme la santé ou la finance.
Sécurité renforcée contre les modifications malveillantes
La sécurité est une priorité dans gpt-oss, avec le cadre de préparation d'OpenAI qui filtre les risques potentiels et utilise des formations avancées pour rejeter les requêtes nuisibles. Même en cas de tentative de réglage malveillant, des tests montrent qu'il reste sécurisé à des niveaux de risque faibles.
Support avancé pour le raisonnement et l’appel d’outils
OpenAI gpt-oss excelle dans le raisonnement en chaîne de pensée (CoT) avec des niveaux ajustables pour la vitesse ou la profondeur, ainsi qu’un appel d'outils natif pour la recherche web, l'exécution Python et les flux de travail agentiques. Il surpasse des benchmarks comme AIME math et HealthBench, idéal pour des tâches complexes liées à gpt-oss.
Déploiement local pour plus de confidentialité et de coûts réduits
Exécutez gpt-oss sur votre propre matériel pour garantir une confidentialité totale — aucune donnée ne quitte votre appareil, évitant ainsi les fuites ou les demandes légales des services cloud. Cela réduit les coûts de déploiement à presque zéro comparé aux prix d’OpenAI, avec des conceptions efficaces adaptées aux équipements grand public tels que les ordinateurs portables (pour gpt-oss-20b) ou des GPU uniques (pour gpt-oss-120b).
Comment utiliser gpt-oss : Intégration facile et accès direct en ligne
Téléchargez les poids gpt-oss depuis Hugging Face
Rendez-vous sur HuggingFace pour télécharger rapidement gpt-oss. Cherchez "openai/gpt-oss-20b" ou "openai/gpt-oss-120b" sur huggingface.co. Utilisez la ligne de commande Hugging Face : exécutez 'huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b' dans votre terminal. Les modèles sont quantifiés pour une efficacité maximale, et vous pouvez configurer un serveur avec vLLM pour des tests. Ce centre communautaire propose également des guides pour l’ajustement précis avec Transformers.
Intégrez gpt-oss avec Ollama ou LM Studio
OpenAI gpt-oss fonctionne sur de nombreuses plateformes pour un déploiement local, avec gpt-oss Ollama et LM Studio étant des choix populaires pour des configurations simples. Commencez avec Ollama en installant l'application, puis téléchargez le modèle avec ollama pull gpt-oss:20b ou ollama pull gpt-oss:120b. Utilisez ollama en mode hors ligne avec ollama run gpt-oss:20b. Il fonctionne très rapidement sur un bon matériel, par exemple de manière ultra-rapide avec des cartes RTX ou avec des vitesses stables autour de 35 tokens par seconde sur des Mac M4. Ajustez les niveaux de raisonnement en fonction de votre configuration et consultez la documentation d'Ollama pour des invites personnalisées. Pour LM Studio, téléchargez l'application et cherchez "gpt-oss-20b" ou "gpt-oss-120b" dans l'onglet découverte. Chargez-le et commencez à utiliser les invites immédiatement. Vous obtiendrez des performances solides, comme de 58 à 70 tokens par seconde sur M4 Max ou jusqu'à 221 tokens sur des GPU haut de gamme comme les RTX 5090. Il est idéal pour des tâches à faible latence sur des appareils périphériques — assurez-vous de mettre à jour vers la dernière version.
Testez GPT OSS gratuitement en ligne sur gpt-oss.me
Oubliez la configuration et essayez gpt-oss instantanément sur gpt-oss.me. Notre espace d'essai gratuit vous permet de tester gpt-oss-20b ou gpt-oss-120b avec des niveaux de raisonnement ajustables et des appels d'outils — aucun téléchargement requis. C'est un moyen rapide d'explorer les fonctionnalités avant de l'intégrer localement.
GPT OSS vs. Claude Opus 4.1 : Open-Source contre Propriétaire
| Aspect | gpt-oss-120b | Claude Opus 4.1 |
|---|---|---|
| Reasoning & Benchmarks | Near-parity with o4-mini; excels in AIME math (96.6% with tools), HealthBench, TauBench agentic tasks; matches o3-mini in MMLU/HLE. | Tops SWE-bench Verified at 74.5% (up from 72.5% in Opus 4); GPQA 79.6-83% with reasoning, TerminalBench 35.5%; outperforms GPT-4.1 in coding. |
| Tool Use & Capabilities | Native support for web search, Python execution, structured outputs, few-shot calling; adjustable reasoning levels (low/medium/high). | Excellent tool integration and multimodal support; superior in long-running code/text tasks but proprietary. |
| Safety & Ethics | Preparedness Framework with adversarial fine-tuning; observable CoT for misuse detection; $500K Red Teaming Challenge. | Prioritizes ethics with enhanced filters; edges in proprietary safeguards, including improved refusal behaviors. |
| Cost & Accessibility | Free under Apache 2.0; local runs on 80GB GPU (120b) or 16GB (20b); no API fees. | Subscription-based; API pricing applies (higher for advanced features); no open weights, cloud-dependent. |
| Deployment & Customization | Open-source weights via Hugging Face; easy fine-tuning for on-premises privacy. | Limited customization without API; newer training data (April 2025) but no local weights. |