OpenAI、オープン推論モデル「gpt-oss」公開　16GBで動く20Bも

gpt-ossは、OpenAIが公開したオープンウェイトの推論AIモデルです。商用利用しやすいApache 2.0ライセンスを採用しており、120bと20bの2サイズが用意されています。OpenAIがオープンウェイトの言語モデルを出すのはGPT-2以来となります。

APIを介さず、思考連鎖（CoT）やPythonコード実行、ウェブ検索といったツール利用を自前ハードウェアで完結できる点が特徴です。構造化出力にも標準対応しています。

何ができるか

2モデルともMixture of Experts（MoE）構造を採用しています。総パラメータ数は117bと21bですが、1トークン処理時に動くパラメータはそれぞれ5.1bと3.6bに抑えられています。コンテキスト長は128kをサポートします。

gpt-oss-120bは、中核ベンチマークでOpenAI o4-miniと同等以上の成績を示し、AIME数学コンペやHealthBenchではo4-miniを上回りました。エージェント評価のTau-Benchでも高い適性を見せています。

小型のgpt-oss-20bも多くのテストでo3-miniと同等で、数学や医療タスクではo3-miniを超えるスコアを出しています。プロプライエタリなoシリーズ同様、システムメッセージで推論深度を3段階（low/medium/high）に調整可能です。

どう動かすか

モデルの重みはHugging Faceで公開されており、MXFP4形式にあらかじめ量子化されています。

gpt-oss-20bはわずか16GBのメモリで稼働するため、PCなどのエッジ端末で手軽に動きます。マイクロソフトもONNX Runtime経由でWindows向けに最適化モデルを提供し、VS Code拡張機能などから呼び出せます。120b版は80GB GPUが1枚あれば単体で運用可能です。

llama.cppやOllama、vLLM、LM Studioが初日から対応しています。また、o200k_harmonyトークナイザーやPython・Rust向けレンダラー、Apple MetalやPyTorchの実装例もあわせて公開されました。

学習データはSTEMやプログラミングを中心とした英語テキスト主体のため、マルチモーダルには非対応です。試したい場合はHugging Faceからダウンロードするか、公式のオープンモデルPlaygroundで動作を確認できます。

なぜ重要か

ローカルでセキュアに推論エージェントを動かしたい開発者にとって、即座に導入を検討すべき選択肢です。16GBメモリの端末でo3-mini級の推論が走るインパクトは小さくありません。

Apache 2.0でここまでの推論ウェイトを出してきたことで、同クラスのオープンモデルに対する強力なベンチマークになると考えられます。ただし画像などの入力には対応していないため、マルチモーダル用途では依然としてAPIとの使い分けが必要です。