OpenAIオープンソースモデルとは？
OpenAIオープンソースモデルは、オープンウェイトでリリースされた高度な大規模言語モデルであり、開発者が自由に展開、変更、構築することを可能にします。これらのモデルは、Mixture-of-Experts（MoE）のような最先端のアーキテクチャと高度な量子化技術を利用して、推論、コーディング、数学、および健康関連タスクにおいて卓越したパフォーマンスを提供します。Chain-of-Thought推論、ツール使用機能、商用ライセンスなどの機能を備え、最先端のAIへのアクセスを民主化し、開発者コミュニティにおけるイノベーションとコラボレーションを促進します。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120bは、OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、約117Bのパラメータ（アクティブ5.1B）を持ち、Mixture-of-Experts（MoE）設計とMXFP4量子化を使用して単一の80GB GPUで動作します。推論、コーディング、健康、数学のベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを発揮し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、およびApache 2.0ライセンスによる商用展開をサポートします。
openai/gpt-oss-120b：高性能オープンウェイトの主力モデル
gpt-oss-120bは、OpenAIの主力オープンウェイト大規模言語モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを通じて約117Bのパラメータと5.1Bのアクティブパラメータを特徴としています。高度なMXFP4量子化を利用することで、単一の80GB GPUで効率的に動作し、推論、コーディング、健康、数学のベンチマーク全体でo4-miniレベル以上のパフォーマンスを提供します。このモデルは、完全なChain-of-Thought推論、包括的なツール使用機能をサポートし、無制限の商用展開のためのApache 2.0ライセンスが付属しています。
長所
- 複数のドメインでo4-miniに匹敵する卓越したパフォーマンス
- アクティブパラメータがわずか5.1Bの効率的なMoEアーキテクチャ
- MXFP4量子化により単一の80GB GPUで動作
短所
- 最適なパフォーマンスにはハイエンドハードウェア（80GB GPU）が必要
- SiliconFlowの料金は出力100万トークンあたり$0.45と高め
私たちが気に入っている理由
- エンタープライズグレードのパフォーマンスとオープンソースのアクセシビリティを組み合わせ、革新的なMoEアーキテクチャを通じて効率的なリソース使用を維持しながら、最先端の推論機能を提供します。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20bは、OpenAIの軽量オープンウェイトモデルで、約21Bのパラメータ（アクティブ3.6B）を持ち、MoEアーキテクチャとMXFP4量子化に基づいて16GB VRAMデバイスでローカルに動作します。推論、数学、健康タスクでo3-miniに匹敵し、CoT、ツール使用、およびTransformers、vLLM、Ollamaなどのフレームワークを介した展開をサポートします。
openai/gpt-oss-20b：効率的なローカル展開のチャンピオン
gpt-oss-20bは、OpenAIの軽量ながら強力なオープンウェイトモデルで、最適化されたMoEアーキテクチャを通じて約21Bのパラメータと3.6Bのアクティブパラメータを特徴としています。ローカル展開向けに設計されており、MXFP4量子化を利用してわずか16GB VRAMのデバイスで効率的に動作し、推論、数学、健康関連タスクでo3-miniのパフォーマンスに匹敵します。このモデルは、Chain-of-Thought推論、ツール使用、およびTransformers、vLLM、Ollamaなどの人気フレームワークを介したシームレスな展開をサポートします。
長所
- 16GB VRAMデバイスで動作する卓越した効率性
- 主要ベンチマークでo3-miniのパフォーマンスに匹敵
- SiliconFlowの料金は出力100万トークンあたり$0.18と費用対効果が高い
短所
- パラメータ数が少ないため、複雑な推論タスクが制限される可能性
- 120Bバリアントと比較してアクティブパラメータが少ない
私たちが気に入っている理由
- コンシューマーグレードのハードウェアで強力な推論機能を可能にし、プロフェッショナルレベルのパフォーマンスを維持することで、高品質AIへのアクセスを民主化します。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。数学、コード、推論タスク全体でOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法を通じて、全体的な有効性を向上させました。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：高度な推論スペシャリスト
DeepSeek-R1-0528は、強化学習によって駆動される最先端の推論モデルで、AI応答における繰り返しと可読性の課題に特に対処します。MoEアーキテクチャと164Kのコンテキスト長を持つ671Bのパラメータを特徴とし、コールドスタートデータの最適化と慎重に設計されたトレーニング方法を組み込むことで、OpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成します。このモデルは、数学、コーディング、複雑な推論タスク全体で優れており、推論に特化したAI開発におけるブレークスルーを意味します。
長所
- 推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス
- 高度なRLトレーニングにより繰り返し問題を解決
- 大規模な671BパラメータMoEアーキテクチャ
短所
- 671Bパラメータのため、より高い計算要件
- SiliconFlowの料金は出力100万トークンあたり$2.18とプレミアム価格
私たちが気に入っている理由
- 大規模なスケールと洗練されたRLトレーニングを組み合わせ、複雑な数学的および論理的問題解決においてOpenAI-o1レベルのパフォーマンスを提供することで、推論AIの頂点を表しています。
AIモデル比較
この表では、2025年の主要なOpenAIオープンソースモデルを比較します。各モデルは異なる展開シナリオ向けに最適化されています。高性能なエンタープライズアプリケーションには、openai/gpt-oss-120bが卓越した推論能力を提供します。ローカル展開とコスト効率には、openai/gpt-oss-20bが完璧なバランスを提供します。o1レベルのパフォーマンスを必要とする高度な推論タスクには、deepseek-ai/DeepSeek-R1がこの分野をリードします。この比較は、特定の要件と予算に最適なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | アーキテクチャ | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE（120Bパラメータ） | 100万トークンあたり$0.09/$0.45 | o4-miniレベルのパフォーマンス |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | 軽量MoE（20B） | 100万トークンあたり$0.04/$0.18 | 効率的なローカル展開 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | RL強化（671B） | 100万トークンあたり$0.50/$2.18 | OpenAI-o1レベルの推論 |
よくある質問
2025年のトップ3は、openai/gpt-oss-120b、openai/gpt-oss-20b、およびdeepseek-ai/DeepSeek-R1です。各モデルは異なる分野で優れており、gpt-oss-120bはエンタープライズグレードのパフォーマンス、gpt-oss-20bは効率的なローカル展開、DeepSeek-R1はOpenAI-o1に匹敵する高度な推論機能を提供します。
最大のパフォーマンスを必要とするエンタープライズアプリケーションには、openai/gpt-oss-120bがo4-miniレベルの機能を提供します。コストを重視した展開とローカル推論には、openai/gpt-oss-20bがSiliconFlowで出力100万トークンあたり$0.18という優れた価値を提供します。o1レベルのパフォーマンスを必要とする高度な推論タスクには、deepseek-ai/DeepSeek-R1がコストは高いもののプレミアムな選択肢です。