gpt-oss-20b
OpenAI · États-Unis · sorti le OpenAI · États-Unis · 5 août 2025
- Réflexion réglable
- Poids ouverts · Apache 2.0
- Mac 24 Go
- Classe énergétique A
Son bilan?
- Au classement général, 163e sur 257, ex æquo avec 25 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code et maths : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent, compréhension d'images et création web.
Estimationenviron 0,09 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Pour coder
Ce forfait de code propose ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →
Score général?
60,2de 54,6 à 65,8
Les dix tâches?
- Raisonnement59,4Provisoire · 22 %, voir le classement Raisonnement
- Code65,5Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage56,2Rang 193 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths66,0Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences58,8Rang 94 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français48,7Rang 133 · 75 %, voir le classement Français
- VisionNon mesuré
- Écriture52,2Rang 209 · 100 %, voir le classement Écriture
- WebNon mesuré
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b (Low) | 10,0 | non publié | 205,1 jetons/s | 0,49 s | 0,07 $ / 0,3 $ |
| gpt-oss-20b (High) | 9,0 | non publié | 173,1 jetons/s | 0,50 s | 0,05 $ / 0,22 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M6 de 24 Go. Mémoire estimée : 14,5 Go.
- Carte graphique 24 Gopar exemple Intel Arc Pro B60, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- PC portable GeForce RTX 24 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5090Oui, allégé 4 bits
- PC portable Intel Core Ultra 32 Gopar exemple Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 GoOui, allégé 4 bits
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 24 Gopar exemple Mac mini M6, 24 Go, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, allégé 4 bits
- PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- MesuréNvidia DGX SparkMXFP4 · llama.cpp, CUDA, version 7941 · llama.cpp (ggml-org), 5 février 2026 · github.com83,4 jetons/s
- MesuréDell Pro Max with GB10 (la puce du DGX Spark)Q4_K_M · llama.cpp, CUDA · Jeff Geerling, 22 novembre 2025 · github.com88 jetons/s
- MesuréNvidia DGX Spark, en accès anticipéMXFP4 · Ollama · LMSYS, 13 octobre 2025 · lmsys.org49,7 jetons/s
- MesuréGeForce RTX 5090 Founders EditionMXFP4 · Ollama · LMSYS, 13 octobre 2025 · lmsys.org205 jetons/s
- MesuréRTX PRO 6000 Blackwell Workstation EditionMXFP4 · Ollama · LMSYS, 13 octobre 2025 · lmsys.org215 jetons/s
- MesuréRadeon AI PRO R9700, dans un PC à processeur Intel 265KQ4_K_M · llama.cpp, Vulkan · Jeff Geerling, 25 novembre 2025 · github.com163,3 jetons/s
- MesuréMac à puce M2 Ultra (génération précédente, hors registre)MXFP4 · llama.cpp, Metal, version 7948 · llama.cpp (ggml-org) · github.com130 jetons/s
- EstiméIntel Arc Pro B60Carte graphique 24 Go · 456 Go/s · version allégée à 4 bitsde 58 à 150 jetons/s estimés
- EstiméPC portable avec GeForce RTX 5090PC portable GeForce RTX 24 Go · 896 Go/s · version allégée à 4 bitsde 110 à 290 jetons/s estimés
- EstiméMac mini M6, 24 GoMac 24 Go · 170 Go/s · version allégée à 4 bitsde 22 à 56 jetons/s estimés
- EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version complètede 11 à 30 jetons/s estimés
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,03 € / 0,12 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 131 072 jetonsenviron 98 000 mots
- Entrées
- Texte
- Réflexion
- Faible, moyenne, élevéetrois niveaux réglables
- Paramètres
- 21 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Asur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Juin 2024
Où le trouver
Liens directs, sans affiliation- TéléchargerHugging FaceLes poids officiels du modèle
- Sur votre machineOllamaChercher le modèle, une commande pour le lancer
- Sur votre machineLM StudioInterface graphique, Windows, Mac et Linux
- Par APIOpenRouterUne clé pour tous les modèles, prix au jeton
- Par APIAPI OpenAIL'offre officielle de l'éditeur
- L'essayerChatGPTLa discussion en ligne de l'éditeur
Ses versions non censurées
Une variante modifiée par des tiers pour refuser moins. Leur taux de refus vient du banc de QUELLE IA ; elles ne reprennent pas le score de cette fiche.
Selon l'outil
Le même modèle n'obtient pas le même score selon l'outil qui le pilote. Ces mesures viennent des classements publics, une par outil.
gpt-oss-20b sur Terminal-Bench 2.0
2 outils · écart de 0,3 pointoutil de banc d'essai
Modèle sorti le 5 août 2025 · source : tbench.ai
Le classement Terminal-Bench date chaque ligne du jour de sortie du modèle et ne publie pas la date de chaque mesure.
En bref
- Quel est le score de gpt-oss-20b ?
- gpt-oss-20b obtient un score IA de 60,2, avec une marge de 54,6 à 65,8, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 163e sur 257 modèles, à partir de 21 mesures.?
- Dans quelles tâches gpt-oss-20b est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont maths (66,0) et code (65,5). Sa tâche la plus faible est français (48,7).
- gpt-oss-20b peut-il tourner en local ?
- Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M6 de 24 Go. Mémoire estimée : 14,5 Go.
- Combien coûte gpt-oss-20b ?
- 0,03 € par million de jetons en entrée et 0,12 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,09 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite gpt-oss-20b ?
- gpt-oss-20b est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 5 août 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.