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GPT-OSSとは?gpt-oss-20bとgpt-oss-120bの違い・選び方・未来予測【2025年最新】

勉強ちゃん

2025年8月、OpenAIはついに初のオープンウェイト大規模言語モデル「GPT-OSS」シリーズを公開しました。
これまでクローズドだったGPTモデルとは異なり、商用利用も可能なApache 2.0ライセンスで提供され、世界中の開発者・研究者・企業が自由に活用できます。

本記事では、

  • GPT-OSSとは
  • 主な特徴
  • gpt-oss-20bとgpt-oss-120bの違い
  • 向いている団体
  • 今後のAI市場における展望

を解説します。

目次

1 GPT-OSSとは

2 GPT-OSSの主な特徴

3 gpt-oss-20bとgpt-oss-120bの比較

4 どんな団体に向いている

5 GPT-OSSの未来と展望

6 まとめ


GPT-OSSとは?

GPT-OSSは、OpenAIが提供する初のオープンウェイト大規模言語モデルです。
これまでのChatGPTやGPT-4はAPI経由でしか利用できませんでしたが、GPT-OSSはモデルそのものをダウンロードし、ローカル環境や独自サーバーで実行可能です。


GPT-OSSの主な特徴

  1. オープンウェイト
    モデルのパラメータを完全公開。研究・商用・カスタマイズが可能。
  2. 商用利用可能(Apache 2.0ライセンス)
    自分の会社のAIサービスや商品に、自由に組み込んで使える。
  3. MoEアーキテクチャ採用
    1トークンごとに必要なパラメータのみを動かすため、高速かつ省メモリ。
  4. 最大128kトークンのコンテキスト長
    長文処理や大量のドキュメントを扱えるため、法律・医療・研究分野に有利。
  5. 高い安全性と検証プロセス
    悪用されるリスクに備えて、専門家によるレッドチームチャレンジを実施し、安全性を客観的に評価できる仕組みとガイドラインを整備している。

gpt-oss-20bとgpt-oss-120bの比較

比較

項目gpt-oss-20bgpt-oss-120b
総パラメータ数約21B約117B
アクティブパラメータ/トークン約3.6B約5.1B
推奨ハードウェア16GB GPU80GB GPU
性能目安OpenAI o3-mini相当OpenAI o4-mini相当
実行環境ノートPCや小規模サーバーでもできるデータセンター・研究機関向け
用途軽量推論・開発環境・PoC大規模解析・生成・研究開発

推論性能・レスポンス速度・精度を調整できる3つのモード

  • Low(低推論モード):応答速度を最優先し、対話や簡易的な指示応答に適したモード。
  • Medium(中推論モード):速度と精度のバランスを取った標準モード。
  • High(高推論モード):チェイン・オブ・ソート推論(CoT)などを活用し、深い推論や精緻な生成を得意としたモード

どんな団体に向いているか?

gpt-oss-20bに向く団体

  • 教育機関:学生向けAI研究環境
  • 個人開発者:ローカル実行でプライバシーを確保
  • 中小企業:顧客サポートやドキュメント生成

gpt-oss-120bに向く団体

  • 大規模企業:高度な自然言語処理や多言語対応
  • 研究機関・大学:AI言語モデルの高度研究
  • クラウドサービス事業者:大規模生成AIサービスの基盤
  • メディア・分析企業:長文要約、データ解析、シナリオ生成

GPT-OSSの未来と展望

  1. ローカルAIの普及
    GPT-OSSの登場により、インターネットに接続しなくても高性能AIを利用できる環境が広がります。
    特に20bモデルはノートPCでも動作可能なため、オフラインAIアプリが増加する見込みです。
  2. 商用AIの多様化
    Apache 2.0ライセンスにより、独自ブランドの生成AIサービスやカスタムモデルが容易にしています。
  3. 研究の加速
    大学や研究機関はモデル内部の解析・改良が可能になり、次世代AIアルゴリズムの開発スピードが加速します。
  4. AI倫理・安全性議論の深化
    オープンモデルは自由度が高い反面、悪用リスクも伴うため、利用ガイドラインや倫理規範の策定が求められる。

まとめ

  • GPT-OSSは、OpenAI初のオープンウェイト大規模言語モデルで、商用利用も可能。
  • 主な特徴として、オープンウェイト・Apache 2.0・MoE・長文対応・幅広い展開環境などです。
  • gpt-oss-20bは軽量・低コスト・ローカル実行向きです。
  • gpt-oss-120bは大規模・高精度・研究の方面に向きです。
  • 今後はローカルAIアプリ、カスタム商用AI、AI研究の加速が見込まれます。

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