OpenAI · 2025-08 · Sparsames MoE
GPT-OSS 120B
GPT-OSS 120B ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von OpenAI im 2025-08, mit 36 Schichten, Hidden-Größe 2880 und einem Kontextfenster von 131,072 Tokens.
Schichtstapel
Gleitendes Fenster ×18 Attention ×18 · Schichten 36
Kernfakten
| Labor | OpenAI |
|---|---|
| Veröffentlicht | 2025-08 |
| Parameter | 116.8 Mrd. |
| Aktiv | 5.1 Mrd. |
| Kontext | 131,072 tokens |
| Attention | GQA (64:8) |
| Schichten | 36 |
| Hidden-Dim. | 2,880 |
| Attention-Köpfe | 64 |
| Vokabular | 201,088 |
| Positionscodierung | RoPE |
| Normierung | RMSNorm |
| Aktivierung | silu |
| Präzision | MXFP4 |
| Architekturklasse | GptOssForCausalLM |
Architekturüberblick
Attention
Grouped-Query-Attention (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=150,000.
FFN / MoE
Es handelt sich um ein sparsames Mixture-of-Experts mit 128 gerouteten Experten und Top-4-Routing; etwa 5.1 Mrd. Parameter sind pro Token aktiv.
Feldweiser Vergleich
Verglichen mit dem vorherigen Modell desselben Labors; fehlt dieses, mit dem strukturell nächsten Modell. Die Spalte Ratio = dieses Modell ÷ Vergleichsmodell.
Vollfeldvergleich mit dem Vorgänger GPT-3 175B (paper)
| Modell | GPT-OSS 120B | GPT-3 175B (paper) | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | gpt_oss | gpt3-paper | ≠ |
| architectures | GptOssForCausalLM | — | |
| hidden_size | 2880 | 12288 | ×0.234 |
| num_hidden_layers | 36 | — | |
| num_attention_heads | 64 | 96 | ×0.667 |
| num_key_value_heads | 8 | — | |
| head_dim | 64 | — | |
| intermediate_size | 2880 | — | |
| hidden_act | silu | — | |
| num_experts_per_tok | 4 | — | |
| rope_theta | 150000 | — | |
| max_position_embeddings | 131072 | 2048 | ×64.00 |
| sliding_window | 128 | — | |
| rms_norm_eps | 0.00001 | — | |
| vocab_size | 201088 | 50257 | ×4.00 |
| attention_bias | true | — | |
| attention_dropout | 0 | — | |
| eos_token_id | 200002 | — | |
| experts_per_token | 4 | — | |
| initial_context_length | 4096 | — | |
| initializer_range | 0.02 | — | |
| layer_types | sliding_attention×18 + full_attention×18 | — | |
| num_local_experts | 128 | — | |
| output_router_logits | false | — | |
| pad_token_id | 199999 | — | |
| router_aux_loss_coef | 0.9 | — |
Strukturell ähnlichste Modelle
- GLM-4.5-Air (GLM, 2025-07) 0.999
- Qwen3.6 35B A3B (Qwen, 2026-04) 0.997
- Qwen3 30B A3B (Qwen, 2025-04) 0.997
- Hunyuan-TurboS 30B A3B (Hunyuan, 2026-05) 0.997
- Qwen3.8-Flash-Next (Qwen, 2026-08) 0.997
- Qwen3-Next 80B A3B (Qwen, 2025-09) 0.996
Ähnlichkeitswerte reichen von 0 (keine gemeinsamen kategorialen Merkmale) bis 1 (identische Profile).
Rohe Config-Felder
30 Felder
| architectures | GptOssForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | true |
| attention_dropout | 0 |
| eos_token_id | 200002 |
| experts_per_token | 4 |
| head_dim | 64 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 2880 |
| initial_context_length | 4096 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 2880 |
| layer_types | sliding_attention×18 + full_attention×18 |
| max_position_embeddings | 131072 |
| model_type | gpt_oss |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts_per_tok | 4 |
| num_hidden_layers | 36 |
| num_key_value_heads | 8 |
| num_local_experts | 128 |
| output_router_logits | false |
| pad_token_id | 199999 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 150000 |
| router_aux_loss_coef | 0.9 |
| sliding_window | 128 |
| swiglu_limit | 7 |
| tie_word_embeddings | false |
| transformers_version | 4.55.0.dev0 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 201088 |