OpenAI · 2025-08 · 稀疏 MoE

GPT-OSS 20B

GPT-OSS 20B 是 OpenAI 於 2025-08 發布的 分組查詢注意力(GQA) Transformer,共 24 層,隱藏維度 2880,上下文視窗 131,072 個 token。

層堆疊

滑動視窗 ×12 注意力 ×12 · 層數 24

關鍵參數

實驗室OpenAI
發布時間2025-08
總參數20.9 B
激活參數3.6 B
上下文131,072 tokens
注意力GQA (64:8)
層數24
隱藏維度2,880
注意力頭64
詞表201,088
位置編碼RoPE
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度MXFP4
架構類別GptOssForCausalLM

架構概覽

t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 201,088 → 隱藏維度 2,880 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力頭 64 KV 頭 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 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 201,088 p p p → 下一 token 位置編碼 RoPE 訓練精度 MXFP4 上下文 128K tok
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 24 層 / 寬 2,880 / 上下文 131,072。本圖為本站原創示意圖。

注意力

分組查詢注意力(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=150,000.

前饋 / MoE

它是稀疏混合專家模型:32 個路由專家、top-4 路由;每個 token 約激活 3.6B 參數。

欄位級對比

對比對象為同實驗室的上一代模型;無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與前代 GPT-OSS 120B 的全欄位對比
模型GPT-OSS 20BGPT-OSS 120B倍數
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

結構最相似的模型

相似度取值範圍 0(無共同類別特徵)到 1(結構輪廓完全一致)。

原始 config 欄位

30 個欄位
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