OpenAI: gpt-oss-120b

OpenAI: gpt-oss-120b é um modelo de linguagem de pesos abertos da OpenAI. É um modelo de Mistura de Especialistas (MoE) com 117B parâmetros totais, dos quais 5.1B são ativados por passagem direta. Foi lançado pelo fornecedor em 2025-08-05 e foi concebido para casos de uso de produção de alto raciocínio, agênticos e de propósito geral.

O modelo funciona com entrada de texto e produz saída de texto. Tem uma janela de contexto de 131072 tokens e uma saída máxima de 117964 tokens, pelo que entradas longas e gerações longas cabem confortavelmente num único pedido. O seu limite de conhecimento é 2024-06-30. Como modelo MoE, ativa apenas uma fração dos seus parâmetros por passagem direta, o que é relevante se lhe importa como o modelo é servido e não apenas a sua saída.

Por ser construído para raciocínio e trabalho agêntico, os encaixes naturais são tarefas em que o modelo tem de pensar num problema antes de responder: análise em vários passos, planeamento e fluxos de trabalho orientados por ferramentas. Os parâmetros de ferramentas e de saída estruturada tornam-no utilizável como o núcleo de raciocínio de um agente que chama funções ou devolve JSON. A geração de texto de propósito geral, a sumarização e a resposta a perguntas sobre documentos longos também decorrem da grande janela de contexto e da interface apenas de texto.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "openai/gpt-oss-120b". Os parâmetros de pedido suportados são 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 e top_p. O comportamento de raciocínio é controlado através dos parâmetros reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e o uso de ferramentas através de tools e tool_choice. A amostragem pode ser ajustada com temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, os parâmetros de penalização e seed, enquanto response_format e structured_outputs cobrem respostas estruturadas.

Duas restrições merecem atenção antes de se comprometer. A entrada e a saída são apenas de texto, pelo que, se a sua aplicação precisar de enviar ou receber imagens ou áudio, este modelo não é o adequado. O limite de conhecimento de 2024-06-30 também significa que o modelo não tem conhecimento incorporado de nada posterior a essa data, pelo que, para perguntas sobre eventos recentes, teria de fornecer a informação no prompt ou através de ferramentas.