GPT OSS 20B High

Fiche modèle · OpenAI · gpt-oss-20b-high

GPT-OSS-20B High provides enhanced reasoning capabilities with high-effort thinking for complex problems. This variant offers deeper analysis and more thorough responses compared to the base model, making it ideal for challenging tasks that require extended reasoning. Achieves near-parity with OpenAI o4-mini on core reasoning benchmarks while running efficiently on a single 80 GB GPU, or on edge devices with just 16 GB of memory. Note: While referred to as '20b' for simplicity, it technically has 20.9B parameters.

Fiches modèles

Identité

OrganisationOpenAI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-08-05
Licenceapache 2.0
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalitéstext
Fenêtre de contexte40 960
KV cache / token (Q8)73.7 ko/token
Paramètres totaux20.9 B
Paramètres actifs (session)4.02 B
Source des paramètres actifsactifs = total (modèle dense, config HF (MaxSchulten/gpt-oss-20B-high-nextcoder-distill-Qwen3-4B)) ; total : config Hugging Face (MaxSchulten/gpt-oss-20B-high-nextcoder-distill-Qwen3-4B)
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:34.863516Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:03.704091Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/gpt-oss-20b-high
Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
math1.00
physics0.70
reasoning0.90
general0.90
biology0.70
chemistry0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2025math0.991.000.99nonoui2026-11-04T06:05:03.713741Z
gpqareasoning0.741.000.74nonoui2026-11-04T06:05:03.718430Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04