- O OpenAI lança gpt-oss-120b e gpt-oss-20b como modelos de linguagem de pesos abertos licenciados sob a licença Apache 2.0.
- Eles permitem execução local, personalização, uso comercial e oferecem desempenho próximo a modelos proprietários, como o o3 e o o4-mini.
- Focado em raciocínio avançado, pensamento em cadeia e suporte para ferramentas autônomas.
- A segurança tem sido uma prioridade, com revisões e protocolos independentes contra uso malicioso.
A OpenAI mudou sua estratégia e introduziu gpt-oss-120b junto com gpt-oss-20b, os primeiros modelos de linguagem de pesos abertos que publicou em mais de cinco anos. Este lançamento marca uma ruptura com a política de desenvolvimentos fechados da empresa e abre as portas para desenvolvedores, empresas e indivíduos pode usar IA avançada sem depender de serviços proprietários ou incorrer em grandes custos.
Ambos os modelos já estão disponíveis em grátis na plataforma Hugging Face e são distribuídos sob a licença Apache 2.0. Isso permite que qualquer usuário executá-los localmente, adapte-os a tarefas específicas, integre-os ao seu próprio software e até mesmo use-os para fins comerciais, sem qualquer pagamento ou restrição adicional. OpenAI salienta que com este movimento Ela busca tornar a inteligência artificial mais acessível globalmente e promover a inovação dentro de uma estrutura de transparência e responsabilidade..
Principais recursos técnicos do gpt-oss-120b
O modelo gpt-oss-120b destaca-se pela sua arquitetura baseada em “mixture-of-experts” (MoE), permitindo que você gerencie 117.000 bilhões de parâmetros Com eficiência notável: apenas 5.100 bilhões de tokens são ativados por token processado. Isso permite, apesar do seu tamanho, rodar em uma única GPU de 80 GB, um requisito acessível para centros de pesquisa e empresas com recursos moderadamente avançados. A variante gpt-oss-20b, por sua vez, é voltada para dispositivos com menos memória e pode rodar em hardware de consumo e até mesmo em laptops com 16 GB de RAM.
Em ambos os casos, o raciocínio avançado foi escolhido usando a técnica da cadeia de pensamento, permitindo que cada resposta seja dividida em etapas intermediárias explicativas. Os modelos são treinados com dados focados em STEM, programação e conhecimentos gerais, que lhes proporciona uma base sólida para tarefas complexas e uso de ferramentas específicas, como pesquisa na web ou execução de código Python.
Desempenho e aplicações práticas
Testes comparativos mostram que gpt-oss-120b se aproxima do nível do o4-mini e supera o o3-mini da OpenAI na maioria das tarefas de programação, matemática competitiva e saúde. O modelo gpt-oss-20b, por ser mais leve, consegue competir com soluções de terceiros como o DeepSeek R1 e supera alguns benchmarks em tarefas específicas, especialmente em dispositivos de ponta.
Outro dos seus pontos fortes é a sua capacidade de personalização:O usuário pode ajustar o grau de raciocínio (baixo, médio ou alto) dependendo da tarefa, equilibrando assim a latência e a precisãoEssa configuração, juntamente com a opção de executar modelos offline e atrás de um firewall, é especialmente útil em ambientes corporativos com restrições de privacidade ou necessidades de auditoria.
Segurança, auditoria e comunidade
A OpenAI prestou atenção especial à segurança e redução de riscos nesses modelos, atrasando sua publicação para submetê-los a rigorosas avaliações internas e externas. Eles têm Filtros integrados e protocolos de alinhamento para evitar uso indevido, como a geração de informações sensíveis ou roubo de identidade em áreas como segurança cibernética ou biotecnologia.
Além disso, A empresa convidou a comunidade a participar de desafios de red teaming, equipado com um Fundo de US$ 500.000 para incentivar a detecção de novas vulnerabilidades e ameaças emergentes.
Quanto às limitações, A OpenAI reconhece que, apesar de sua arquitetura avançada, Modelos abertos podem ter taxas de "alucinação" ligeiramente maiores do que seus equivalentes proprietários., e seu treinamento foi conduzido principalmente com dados em inglês. No entanto, a documentação e os controles em vigor facilitam a auditoria e ajuste contínuo desses modelos, promovendo o uso responsável e seguro dentro do ecossistema global de IA.
Perspectivas de integração, licenciamento e adoção
Os pesos para ambos os modelos são oferecidos no formato MXFP4, e implementações de referência já existem para PyTorch, Apple Metal e suporte aprimorado para plataformas como Azure, AWS, vLLM, llama.cpp, LM Studio, Baseten e Cloudflare. A licença Apache 2.0 permite uso extremamente flexível, incluindo a possibilidade de monetizá-los, redistribuir e integrá-los em ferramentas de terceiros.
Para a comunidade empresarial espanhola e europeia, a chegada do gpt-oss-120b e do gpt-oss-20b abre novos caminhos para automatizar análises, desenvolver assistentes inteligentes y manter o controle sobre os dados dentro de suas próprias infraestruturas, reduzindo custos e acelerando os ciclos de inovação. Considerando a importância potencial da inteligência artificial em diferentes setores, Essas ferramentas permitem que você experimente e pesquise em IA sem depender de APIs externas ou licenças restritivas., promovendo seu próprio desenvolvimento tecnológico.
Esse avanço permite que os participantes do setor de tecnologia tenham acesso a ferramentas mais abertas, transparentes e adaptáveis, promovendo assim um ecossistema de inovação mais colaborativo e responsável.
Sou um entusiasta da tecnologia que transformou seus interesses “geek” em profissão. Passei mais de 10 anos da minha vida usando tecnologia de ponta e mexendo em todos os tipos de programas por pura curiosidade. Agora me especializei em informática e videogames. Isto porque há mais de 5 anos escrevo para diversos sites sobre tecnologia e videojogos, criando artigos que procuram dar-lhe a informação que necessita numa linguagem compreensível para todos.
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