OpenAI · 2025-08 · スパースMoE

GPT-OSS 20B

GPT-OSS 20B は OpenAI が 2025-08 に公開した グループ化クエリ注意(GQA) Transformer です。24 層、隠れ次元 2880、コンテキスト長 131,072 トークン。

層スタック

スライディングウィンドウ ×12 注意機構 ×12 · 層数 24

主要スペック

開発元OpenAI
公開日2025-08
総パラメータ20.9 B
活性パラメータ3.6 B
コンテキスト131,072 tokens
注意機構GQA (64:8)
層数24
隠れ次元2,880
注意ヘッド64
語彙数201,088
位置エンコーディングRoPE
正規化RMSNorm
活性化関数silu
学習精度MXFP4
アーキテクチャクラスGptOssForCausalLM

アーキテクチャ概要

t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 201,088 → 隠れ次元 2,880 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意ヘッド 64 KVヘッド 8 head dim 64 · RoPE ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +24… 32 エキスパートから top-4 · トークンごとに約 3.6B パラメータ活性 × 24 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 語彙数 201,088 p p p → 次のトークン 位置エンコーディング RoPE 学習精度 MXFP4 コンテキスト 128K tok
同梱の config.json に基づき作図 · 24 層 / 隠れ次元 2,880 / コンテキスト 131,072。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

グループ化クエリ注意(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=150,000.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、32 個のルーティングエキスパートと top-4 ルーティングを持ち、トークンごとに約 3.6B のパラメータが活性化します。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

前世代 GPT-OSS 120B との全フィールド比較
モデルGPT-OSS 20BGPT-OSS 120B倍数
model_typegpt_ossgpt_oss
architecturesGptOssForCausalLMGptOssForCausalLM
hidden_size28802880≈1
num_hidden_layers2436×0.667
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads88≈1
head_dim6464≈1
intermediate_size28802880≈1
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok44≈1
rope_theta150000150000≈1
max_position_embeddings131072131072≈1
sliding_window128128≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size201088201088≈1
attention_biastruetrue
attention_dropout00
eos_token_id200002200002≈1
experts_per_token44≈1
initial_context_length40964096≈1
initializer_range0.020.02≈1
layer_typessliding_attention×12 + full_attention×12sliding_attention×18 + full_attention×18
num_local_experts32128×0.250
output_router_logitsfalsefalse
pad_token_id199999199999≈1
router_aux_loss_coef0.90.9≈1

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

30 フィールド
architecturesGptOssForCausalLM
attention_biastrue
attention_dropout0
eos_token_id200002
experts_per_token4
head_dim64
hidden_actsilu
hidden_size2880
initial_context_length4096
initializer_range0.02
intermediate_size2880
layer_typessliding_attention×12 + full_attention×12
max_position_embeddings131072
model_typegpt_oss
num_attention_heads64
num_experts_per_tok4
num_hidden_layers24
num_key_value_heads8
num_local_experts32
output_router_logitsfalse
pad_token_id199999
rms_norm_eps0.00001
rope_theta150000
router_aux_loss_coef0.9
sliding_window128
swiglu_limit7
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.55.0.dev0
use_cachetrue
vocab_size201088