OpenAIのgpt-ossがSiliconFlowで利用可能になりました: エージェントによるワークフロー、高度な推論、ツールの使用のために設計されています

SiliconFlowは、gpt-oss-120Bとgpt-oss-20Bの発売を発表できることを嬉しく思います。これらは最先端のオープンウェイト言語モデルで、現在私たちのプラットフォームで利用可能です。MoEアーキテクチャをベースに、gpt-oss-120Bは1170億パラメータを持ち、トークンごとに51億が活性化され、gpt-oss-20Bは210億パラメータを持ち、3.6億がトークンごとに活性化されます。

OpenAIの高度な内部モデル（o3を含む）にインスパイアされた強化学習技術で訓練されたgpt-ossは、優れた指示追従性、ウェブ検索やPythonコード実行などのツール使用、設定可能な推論努力を備えたエージェンティックワークフローを実現します。これにより、複雑な推論と低レイテンシーなアウトプットの両方を可能にします。

複雑な推論パイプラインを構築するにせよ、洗練されたツール使用を可能にするにせよ、大規模なAIサービスを展開するにせよ、SiliconFlow上のgpt-ossは、革新を加速するための柔軟性とパワーを提供します。これには、完全に最適化された展開およびプロダクション対応のAPIサービスがバックアップされています。

SiliconFlowのgpt-oss APIで期待できること:

• 費用対効果の高い価格設定:

  • gpt-oss-120b $0.09/M トークン (Input) と $0.45/M トークン (Output);

  • gpt-oss-20b $0.04/M トークン (Input) と $0.18/M トークン (Output).

• 拡張コンテキストウィンドウ: 複雑なタスクのための131Kコンテキストウィンドウ。

主な機能とベンチマークパフォーマンス

SiliconFlow上のOpenAIのgpt-ossモデルは、幅広いAIタスクに適応する多才な能力を提供します:

• 設定可能な推論努力: 特定の使用事例とレイテンシー要件に基づいて推論努力（低、中、高）を簡単に調整可能です。

• 完全な思考の流れ: Modelの推論プロセスへの完全なアクセスを提供し、デバッグが容易でアウトプットへの信頼性が向上します。

• 細調整可能: パラメータのFine-tuningを通じて使用ケースにモデルを完全にカスタマイズ可能です。

• エージェンティック能力: モデルのネイティブな機能呼び出し、ウェブ閲覧、Pythonコード実行、および構造化されたOutPutの能力を活用します。

また、gpt-oss-120bとgpt-oss-20bは、標準の学術ベンチマークにおいて能力が評価され、他のOpenAI推論モデルと比較されています。これには、o3、o3‑mini、およびo4-miniが含まれます:

• gpt-oss-120bは、OpenAI o3‑miniをしのぎ、競技プログラミング（Codeforces）、一般的な問題解決（MMLUおよびHLE）およびツール呼び出し（TauBench）において、OpenAI o4-miniに並ぶかそれを超えます。さらに、健康関連のクエリ（HealthBench⁠）や競技数学（AIME 2024 & 2025）においてもo4-miniを上回ります。

• gpt-oss-20bは、これらの同じ評価において小型でありながら、OpenAI o3‑miniに匹敵またはそれを超え、競技数学と健康においても上回っています。

これらの機能と競合Benchmarkパフォーマンスにより、gpt-ossは開発者に能力と費用対効果の最適なバランスを提供します。

gpt-ossの技術的なハイライト

これらの能力とBenchmark結果を基に、gpt-ossの技術的基盤は、最先端のアーキテクチャと高度なトレーニング方法論を組み合わせて高性能を実現します:

高度なトレーニング & アーキテクチャ:

• 理由や効率、現実世界での実用性を強調した、OpenAIの最も高度な前トレーニングと後トレーニング技術を使用してトレーニングされています。

• トランスフォーマーバックボーン上にエキスパートの混成 (MoE)で構築され、gpt-oss-120bはトークンごとに51億パラメータを活性化（総数1170億）、gpt-oss-20bは3.6億（総数210億）を活性化します。

• 密集と局所的にバンド化されたスパースアテンションを交互に採用し、8人グループのクエリアテンションと回転位置埋め込み (RoPE)を組み合わせ、128Kトークンまでのコンテキストをサポートします。

• トレーニングデータは、STEM、コーディング、および一般的な知識の英語テキストに焦点を当て、オープンソースのo200k_harmonyトークナイザーでトークン化されています。

後トレーニング & 推論:

• プレトレーニング後、モデルは監督されたFine-tuningと高計算強化学習ステージを経てOpenAIModelSpecに合わせて調整されます。

• このプロセスは思考の連鎖（CoT）推論およびツール使用能力を強化し、システムプロンプトを介して低、中、高の推論努力をサポートします。

すぐに始めよう

1. 探求: gpt-ossをSiliconFlow Playgroundで試してみてください。

2. 統合: OpenAI互換APIを使用します。SiliconFlow APIドキュメントで完全なAPI仕様を参照してください。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "openai/gpt-oss-20b",
    "max_tokens": 512,
    "enable_thinking": True,
    "thinking_budget": 4096,
    "min_p": 0.05,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 50,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "n": 1,
    "messages": [
        {
            "content": "how are you today",
            "role": "user"
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

今日、SiliconFlowの高性能APIを介してgpt-ossを使用して構築を開始しましょう！

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