OpenAI renoue avec les modèles à poids ouverts avant GPT-5

OpenAI publie deux modèles OpenAI a sorti gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, ses premiers modèles à poids ouverts depuis GPT-2 en 2019. Cette publication réintroduit donc une famille de modèles accessibles sous cette forme chez l’entreprise. Les deux références portent des tailles différentes, avec 120 milliards et 20 milliards de paramètres selon leur désignation. Elles peuvent fonctionner localement sur des cartes graphiques grand public. Cette possibilité distingue leur déploiement d’un usage limité à des services distants. L’annonce intervient peu avant la présentation de GPT-5 par OpenAI. La séquence associe ainsi une nouvelle génération de modèles à poids ouverts et une annonce distincte concernant le modèle propriétaire GPT-5.

Le matériel local devient central gpt-oss-20b peut fonctionner sur un GPU disposant de 16 Go de mémoire vive. Cette configuration place son exécution dans une catégorie matérielle accessible à certains ordinateurs équipés d’une carte graphique unique. gpt-oss-120b demande davantage de ressources, mais peut fonctionner sur un seul H100 doté de 80 Go de mémoire vive. Le modèle peut aussi fonctionner sur du matériel plus récent. Ces seuils donnent des repères concrets pour comparer les deux variantes. La page consacrée à gpt-oss-20b sur Hugging Face fournit un point d’accès au modèle. Les deux modèles restent exécutables localement sur des GPU grand public.

OpenAI cible plusieurs niveaux matériels

Deux formats structurent l’offre gpt-oss-20b et gpt-oss-120b ne ciblent pas le même niveau de capacité matérielle. Le premier tient dans la contrainte annoncée d’un GPU avec 16 Go de mémoire vive. Le second atteint la capacité d’un modèle exécutable sur un H100 unique avec 80 Go de mémoire vive. OpenAI présente ainsi deux points d’entrée matériels au sein de cette publication. La différence entre 20 et 120 milliards de paramètres accompagne cette distinction d’équipement. Ces chiffres ne décrivent pas un résultat de performance. Ils indiquent seulement les configurations associées à l’exécution locale des deux modèles selon les faits communiqués.

Le classement montre une exception Le classement de LM Arena place Jamba au rang 96 parmi les modèles les mieux classés, selon le fait rapporté. Jamba est le modèle le mieux classé qui ne repose pas exclusivement sur une architecture de transformeur. Cette position fournit un repère sur la présence des architectures non purement transformeur dans ce classement. Elle ne permet pas de déduire la position de gpt-oss-20b ou de gpt-oss-120b. Le classement texte de LM Arena constitue le point de consultation associé à cette information. L’existence de Jamba au rang 96 précise seulement le niveau atteint par cette catégorie dans le classement cité.

GPT-5 arrive ensuite OpenAI a annoncé GPT-5 peu après la sortie de gpt-oss-120b et gpt-oss-20b. Cette chronologie place les modèles à poids ouverts et GPT-5 dans une séquence rapprochée de communications de l’entreprise. Elle ne transforme pas l’annonce de GPT-5 en conséquence démontrée de la publication gpt-oss. Les deux annonces correspondent à des modèles distincts. GPT-2 reste le précédent comparable cité, puisqu’OpenAI n’avait plus sorti de modèles à poids ouverts depuis 2019. L’analyse originale de Sebastian Raschka revient sur cette évolution entre GPT-2 et gpt-oss dans cet article.