OpenAI · 2025-08 · 스파스 MoE
GPT-OSS 20B
GPT-OSS 20B은(는) OpenAI가 2025-08에 공개한 그룹화 쿼리 어텐션(GQA) Transformer로, 24개 층, 은닉 차원 2880, 컨텍스트 길이 131,072 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
슬라이딩 윈도우 ×12 어텐션 ×12 · 레이어 수 24
핵심 사양
| 연구소 | OpenAI |
|---|---|
| 공개일 | 2025-08 |
| 총 파라미터 | 20.9 B |
| 활성 파라미터 | 3.6 B |
| 컨텍스트 | 131,072 tokens |
| 어텐션 | GQA (64:8) |
| 레이어 수 | 24 |
| 은닉 차원 | 2,880 |
| 어텐션 헤드 | 64 |
| 어휘 크기 | 201,088 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | MXFP4 |
| 아키텍처 클래스 | GptOssForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
그룹화 쿼리 어텐션(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=150,000.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 32개 라우팅 전문가와 top-4 라우팅을 사용하며 토큰당 약 3.6B 파라미터가 활성화됩니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 GPT-OSS 120B과의 전 필드 비교
| 모델 | GPT-OSS 20B | GPT-OSS 120B | 배수 |
|---|---|---|---|
| model_type | gpt_oss | gpt_oss | ＝ |
| architectures | GptOssForCausalLM | GptOssForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 2880 | 2880 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 24 | 36 | ×0.667 |
| num_attention_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 8 | 8 | ≈1 |
| head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| intermediate_size | 2880 | 2880 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 4 | 4 | ≈1 |
| rope_theta | 150000 | 150000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 131072 | 131072 | ≈1 |
| sliding_window | 128 | 128 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 201088 | 201088 | ≈1 |
| attention_bias | true | true | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| eos_token_id | 200002 | 200002 | ≈1 |
| experts_per_token | 4 | 4 | ≈1 |
| initial_context_length | 4096 | 4096 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| layer_types | sliding_attention×12 + full_attention×12 | sliding_attention×18 + full_attention×18 | ≠ |
| num_local_experts | 32 | 128 | ×0.250 |
| output_router_logits | false | false | ＝ |
| pad_token_id | 199999 | 199999 | ≈1 |
| router_aux_loss_coef | 0.9 | 0.9 | ≈1 |
구조가 가장 유사한 모델
- GPT-OSS 120B (OpenAI, 2025-08) 0.994
- Hunyuan-TurboS 30B A3B (Hunyuan, 2026-05) 0.994
- Qwen3 30B A3B (Qwen, 2025-04) 0.994
- GLM-4.5-Air (GLM, 2025-07) 0.992
- Qwen3.6 35B A3B (Qwen, 2026-04) 0.992
- Qwen3-Next 80B A3B (Qwen, 2025-09) 0.985
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
30 개 필드
| 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×12 + full_attention×12 |
| max_position_embeddings | 131072 |
| model_type | gpt_oss |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts_per_tok | 4 |
| num_hidden_layers | 24 |
| num_key_value_heads | 8 |
| num_local_experts | 32 |
| 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 |