OpenAI: gpt-oss-120b

OpenAI: gpt-oss-120b ist ein Sprachmodell mit offenen Gewichten von OpenAI. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 117B Parametern, von denen 5.1B pro Vorwärtsdurchlauf aktiviert werden. Es wurde vom Anbieter am 2025-08-05 veröffentlicht und ist für High-Reasoning-, agentische und allgemeine Produktionsanwendungsfälle konzipiert.

Das Modell arbeitet mit Texteingabe und erzeugt Textausgabe. Es hat ein Kontextfenster von 131072 Tokens und eine maximale Ausgabe von 117964 Tokens, sodass sowohl lange Eingaben als auch lange Generierungen bequem in eine einzelne Anfrage passen. Der Wissensstand endet am 2024-06-30. Als MoE-Modell aktiviert es pro Vorwärtsdurchlauf nur einen Bruchteil seiner Parameter, was relevant ist, wenn Sie sich dafür interessieren, wie das Modell bereitgestellt wird, und nicht nur für seine Ausgabe.

Da es für Reasoning und agentische Arbeit entwickelt wurde, sind die naheliegenden Einsatzbereiche Aufgaben, bei denen das Modell ein Problem durchdenken muss, bevor es antwortet: mehrstufige Analyse, Planung und werkzeuggestützte Workflows. Die Parameter für Tools und strukturierte Ausgabe machen es als Reasoning-Kern eines Agenten nutzbar, der Funktionen aufruft oder JSON zurückgibt. Allgemeine Textgenerierung, Zusammenfassung und Fragebeantwortung über lange Dokumente ergeben sich ebenfalls aus dem großen Kontextfenster und der reinen Textschnittstelle.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "openai/gpt-oss-120b" auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs und top_p. Das Reasoning-Verhalten wird über die Parameter reasoning, reasoning_effort und include_reasoning gesteuert, und die Tool-Nutzung über tools und tool_choice. Das Sampling kann mit temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, den Penalty-Parametern und seed angepasst werden, während response_format und structured_outputs strukturierte Antworten abdecken.

Zwei Einschränkungen sind vor der Entscheidung erwähnenswert. Eingabe und Ausgabe sind ausschließlich Text. Wenn Ihre Anwendung also Bilder oder Audio senden oder empfangen muss, ist dieses Modell nicht die richtige Wahl. Der Wissensstand vom 2024-06-30 bedeutet außerdem, dass das Modell keine eingebaute Kenntnis von Ereignissen nach diesem Datum hat. Für Fragen zu aktuellen Ereignissen müssten Sie die Informationen daher im Prompt oder über Tools bereitstellen.