OpenAI · 2025-08 · 稀疏 MoE

GPT-OSS 20B

GPT-OSS 20B 是 OpenAI 于 2025-08 发布的 分组查询注意力(GQA) Transformer,共 24 层,隐藏维度 2880,上下文窗口 131,072 个 token。

层堆栈

滑动窗口 ×12 注意力 ×12 · 层数 24

关键参数

实验室OpenAI
发布时间2025-08
总参数20.9 B
激活参数3.6 B
上下文131,072 tokens
注意力GQA (64:8)
层数24
隐藏维度2,880
注意力头64
词表201,088
位置编码RoPE
归一化RMSNorm
激活函数silu
训练精度MXFP4
架构类名GptOssForCausalLM

架构概览

t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 201,088 → 隐藏维度 2,880 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力头 64 KV 头 8 head dim 64 · RoPE 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +24… 32 专家选 top-4 · 每 token 约激活 3.6B 参数 × 24 Transformer 块 注意力 前馈 / MoE RMSNorm pre-norm 最终归一化 · RMSNorm LM head → 词表 201,088 p p p → 下一 token 位置编码 RoPE 训练精度 MXFP4 上下文 128K tok
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 24 层 / 宽 2,880 / 上下文 131,072。本图为本站原创示意图。

注意力

分组查询注意力(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=150,000.

前馈 / MoE

它是稀疏混合专家模型:32 个路由专家、top-4 路由;每个 token 约激活 3.6B 参数。

字段级对比

对比对象为同实验室的上一代模型;无前代时取结构最相似的模型。倍数列 = 本模型数值 ÷ 对比模型数值。

与前代 GPT-OSS 120B 的全字段对比
模型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

结构最相似的模型

相似度取值范围 0(无共同类别特征)到 1(结构画像完全一致)。

原始 config 字段

30 个字段
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