OpenAI · pașaport de model
OpenAI: gpt-oss-120b
gpt-oss-120b- Ponderi deschise
- Licență Apache 2.0
- 116.8B parametri
- 131,072 context
- Lansat 2025-08-05(curatoriat)
- General · LMArena
- 1,352#199 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 98.1LiveCodeBench (Artificial Analysis)
- Poziția în cohortă
- 46.0mediană 51.6
Ce spun datele
Evaluat pe 12 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai puternice axe
- 98.1 pct — LiveCodeBench (Artificial Analysis) (87.8%)
Cele mai slabe axe
- 9.2 pct — SimpleBench (22.1%)
- 11.4 pct — Terminal-Bench (18.7%)
- 12.8 pct — Factuality Arena (1,385)
Neuniform: 88,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 98.1 pct pe LiveCodeBench (Artificial Analysis) față de 9.2 pct pe SimpleBench.
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)98.1 pct87.8%Verifică →
- IFBench (Artificial Analysis)80.6 pct69.0%Verifică →
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)71.5 pct80.8%Verifică →
- General50 pct1,352Verifică →
- Prompturi dificile48.5 pct1,362Verifică →
- Programare48.1 pct1,389Verifică →
- LiveBench47.4 pct51.9%Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor46.2 pct1,323Verifică →
- Halucinații HHEM (Vectara)16.2 pct85.8%Verifică →
- Factuality Arena12.8 pct1,385Verifică →
- Terminal-Bench11.4 pct18.7%Verifică →
- SimpleBench9.2 pct22.1%Verifică →
- WebDev ArenaNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "openai/gpt-oss-120b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Folosește-l găzduit
openai/gpt-oss-120bParametri API acceptați de acest endpoint
Exemplu de cerere
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"openai/gpt-oss-120b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
gpt-oss-120b stands at 46 (raw mean 45) — measured on 12 of 27 axes.
gpt-oss-120b stands at 46 versus a cohort median of 51.6 across 145 models released within 180 days — below the peer median.
gpt-oss-120b scores at percentile 98.1 on LiveCodeBench (Artificial Analysis).
gpt-oss-120b scores at percentile 9.2 on SimpleBench.
gpt-oss-120b scores at percentile 11.4 on Terminal-Bench.
gpt-oss-120b shows a 88.9-point percentile gap across 12 covered axes: 98.1 on LiveCodeBench (Artificial Analysis) versus 9.2 on SimpleBench.
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →