OpenAI veröffentlicht Open Weights Modelle GPT-OSS 120b und 20b und kündigt großes Update an

Die neuen GPT-OSS Modelle GPT-OSS 120b und GPT-OSS 20b sind offen zugängliche Sprachmodelle mit einer starken Leistung. In Kürze dürfte auch GPT-5 folgen.

Sam Altman, CEO von OpenAI, hatte gestern einiges zu verkünden: Neben dem Release der bereits länger erwarteten Open-Weights-Modelle GPT-OSS 120b und 20b dürfte nun auch die Veröffentlichung von GPT-5 unmittelbar bevorstehen. Auf X schrieb Altman, heute gebe es “etwas Kleines, das dennoch groß ist” – und dann “ein großes Update später in dieser Woche”.

Mit dem kleinen Update bezog er sich auf die neuen Open-Weights-Modelle GPT-OSS-120b und GPT-OSS-20b. Mit dem großen Update dürfte sicherlich GPT-5 gemeint sein.

Zu den beiden Open-Weights-Modellen schrieb Altman, man könne sie nun lokal betreiben, sei es auf dem Computer oder auf dem Smartphone. Man sei überzeugt, dass es sich um das beste und nützlichste Open Model der Welt handele.

Die Entwicklung der Modelle habe Milliarden von Dollars gekostet. Die Modelle gäben dem Einzelnen die Möglichkeit, ihre KI direkt zu kontrollieren und anzupassen. OpenAI hoffe, dass sich daraus neue Produkte und neue Forschungsergebnissen entwickeln.

Ziel von OpenAI sei es, eine AGI zu entwickeln, von der die gesamte Menschheit profitiere.

Was können die neuen Open-Weights-Modelle?

GPT-OSS-120b erreicht  in einigen Benchmarks eine Leistung, die nahezu mit der von OpenAI o4-mini vergleichbar ist. Es übertrifft sogar o4-mini bei gesundheitsbezogenen Anfragen (HealthBench) und in Mathematikwettbewerben (AIME 2024 & 2025) und zeigt starke Ergebnisse bei Programmierwettbewerben (Codeforces) sowie allgemeiner Problemlösung (MMLU und HLE). Das Modell ist außerdem effizient auf einer einzelnen 80 GB GPU lauffähig.

GPT-OSS20b liefert auf gängigen Benchmarks Ergebnisse, die denen von OpenAI o3-mini ähneln oder diese sogar übertreffen, insbesondere in der Mathematik und im Gesundheitsbereich, und das trotz seiner geringen Größe. Er kann auf Endgeräten mit lediglich 16 GB Arbeitsspeicher betrieben werden, was ihn ideal für den Einsatz direkt auf Geräten oder für schnelle Iterationen ohne teure Infrastruktur macht.

Beide Modelle zeigen überzeugende Fähigkeiten in der Werkzeugnutzung, bei der Funktionsaufrufe mit wenigen Beispielen (few-shot function calling) und im Bereich des Chain-of-Thought (CoT)-Schlussfolgerns, was sich in den Ergebnissen der Tau-Bench Evaluierungssuite zeigt. Ihre Entwicklung erfolgte unter Nutzung von Reinforec Learning und Techniken, die von OpenAIs fortschrittlichsten internen Modellen inspiriert sind. Hinsichtlich der Sicherheit sollen GPT-OSS-Modelle vergleichbare Standards wie die proprietären Modelle erreichen.

Anwendungsmöglichkeiten

Die neuen Modelle sind für den Einsatz in agentengesteuerten Arbeitsabläufen konzipiert, weil sie Anweisungen befolgen und Werkzeuge wie Websuche oder die Ausführung von Python-Code nutzen können. Sie bieten die Flexibilität, den Denkaufwand je nach Aufgabenstellung anzupassen, um auch niedrige Latenzzeiten für finale Ausgaben zu ermöglichen. Die Modelle sind vollständig anpassbar und unterstützen eine vollständige Gedankenkette (CoT) sowie strukturierte Ausgaben. Sie wurden so entwickelt, dass sie flexibel und einfach in vielen Umgebungen betrieben werden können: lokal, auf Geräten oder über Drittanbieter für Inferenz. Das schließt auch GPU-optimierte Versionen für Windows-Geräte ein. Frühe Partner nutzen diese offenen Modelle beispielsweise für das Hosting vor Ort zur Gewährleistung der Datensicherheit oder für die Feinabstimmung auf spezifischen Datensätzen.

Die Verfügbarkeit der Open-Weights-Modelle soll Entwickler, große Unternehmen und Regierungen in die Lage versetzen, KI auf ihrer eigenen Infrastruktur zu betreiben und anzupassen. Darüber hinaus sollen sie Barrieren für Schwellenländer, ressourcenbeschränkte Sektoren und kleinere Organisationen abbauen, die möglicherweise nicht das Budget oder die Flexibilität für proprietäre Modelle haben. Die Freigabe dieser Modelle soll auch dazu beitragen, die Sicherheitsforschung und Ausrichtungsforschung in der gesamten Branche zu beschleunigen.