gpt-oss-safeguard-20bは、GPT-OSS-20bをファインチューニングした安全推論モデルで、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリング、および信頼と安全のユースケースのオフラインラベリングに特化しています。このモデルはApache 2.0ライセンスを採用しており、カスタムポリシーと透明な決定プロセスをサポートしています。

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これはunsloth/gpt-oss-20b-BF16ベースモデルに基づく内容忠実モデルで、元のテキストを簡潔で明瞭なMarkdown形式に変換するために特別に設計されています。モデルはApache 2.0ライセンスを採用し、主に英語のテキスト処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

これはWeOpenMLに基づくGPT-OSS 20BモデルのGGUF形式のバージョンで、革新的なMoE CPUエキスパート卸載技術を初めて実現しました。この技術は、完全な生成品質を維持しながら、99.9%のVRAM削減を実現し、200億パラメータのハイブリッドエキスパートモデルを2MBのVRAMで実行できます。

自然言語処理Safetensors多言語

このモデルはGPT-OSS-20Bをベースに、Unsloth強化学習フレームワークを用いて微調整されており、推論効率の最適化と、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）型トレーニング中に発生するバグの削減を目的としています。微調整プロセスでは、アライメントの堅牢性と効率に重点が置かれ、モデルが過度の計算コストをかけずに推論の深度を維持できるようにしています。

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GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、多様な開発者ユースケースに特化して設計されています。このモデルは210億のパラメータ（うち36億はアクティブなパラメータ）を持ち、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、低遅延のローカルデプロイと特定のシナリオでのアプリケーションをサポートしています。

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GPT-OSS-20B-NVFP4はOpenAIのGPT-OSS-20Bモデルの量子化バージョンで、NVIDIAの先進的なNVFP4量子化形式を採用しています。このモデルは、著しいメモリ効率の向上を維持しながら、MXFP4量子化と比較してより優れた正確性の保持率を提供し、高性能推論シナリオ向けに設計されています。

自然言語処理Safetensors英語

GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、210億のパラメータ（うち36億がアクティブパラメータ）を持ち、低遅延、ローカルデプロイ、特定のユースケース向けに設計されています。このモデルはharmony応答形式で訓練されており、強力な推論能力とエージェントタスク処理能力を備えています。

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これはOpenAIのGPT-OSS-20BモデルをMLX形式に変換したバージョンで、mlx-lm 0.27.0ツールを使用して変換され、Apple Siliconデバイスで効率的に動作します。モデルはMXFP4-Q8量子化技術を採用し、性能を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。

自然言語処理Mlx

これはOpenAI GPT-OSS-20Bモデルを変換したMLX形式のバージョンで、mlx-lm 0.27.0ツールを使用して変換され、Apple Siliconデバイスで効率的に実行できます。

自然言語処理Mlx

これはopenai/gpt-oss-20bをベースに医療分野で微調整されたLoRAアダプターモデルで、医療質問応答、摘要生成、知識検索などのタスクに特化して最適化されています。このモデルは、効率的なパラメータ微調整技術を用いて、200億パラメータのベースモデルの汎用推論能力を維持しながら、医療分野での性能を向上させています。

自然言語処理Peft

これはunsloth/gpt-oss-20b-BF16モデルの量子化バージョンで、FP8動的量子化技術を採用し、高効率な推論能力を備え、テキスト生成タスクに特化しています。

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これはValiantLabs/gpt-oss-20b-ShiningValiant3モデルの量子化バージョンで、知識をすべての人に利用できるようにすることを目指しています。このモデルは量子化技術を通じてモデルサイズと計算要件を削減し、同時に元のモデルのテキスト生成能力を維持しています。

自然言語処理Gguf

GPT-OSS-20BはOpenAIがリリースしたオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、および多様な開発者のユースケースに特化して設計されています。このモデルは21Bのパラメータ（うち3.6Bがアクティブパラメータ）を持ち、低遅延推論とローカルデプロイをサポートし、Apache 2.0ライセンスを採用しており、実験、カスタマイズ、および商用デプロイに自由に使用できます。

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GPT-OSS-20b-GGUFは、OpenAIのGPT-OSS-20bモデルに基づく量子化バージョンで、Apache 2.0許諾契約書を採用しており、緩やかな使用条件を持っています。このモデルはテキスト生成タスクをサポートし、完全な思考過程の推論能力を備えており、ネイティブのMXFP4量子化が行われているため、さまざまなメモリ条件下で効率的に動作します。

自然言語処理Gguf

gpt-oss-20bモデルからエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに最適化されており、チャットなどのアプリケーションシーンをサポートし、効率的な推論性能と低いメモリ占有量を持ちます。

これはOpenAI GPT OSS 20BモデルのGGUFバージョンで、210億のパラメータを持ち、そのうち36億がアクティブなパラメータです。このバージョンはローカルデプロイメントと特定の使用シナリオに合わせて最適化されており、推論遅延を低減し、実行効率を向上させることを目的としています。

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gpt-oss-20bはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、210億のパラメータ（うち36億はアクティブなパラメータ）を持ち、低遅延、ローカルデプロイ、特定のシナリオ向けに設計されています。このモデルはharmony応答形式で訓練され、強力な推論能力とエージェントタスク処理能力を備えています。

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OpenAI GPT-OSS-20Bモデルに基づく6.5ビット量子化バージョンで、MLXライブラリを使用して最適化処理を行い、8ビット量子化と同等の性能を維持しながら大幅にメモリ使用量を削減し、効率的なテキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Mlx

このモデルは、OpenAIのGPT-OSS-20Bモデルをmlx-lm 0.27.0バージョンを使用してMLX形式に変換した6ビット量子化バージョンで、Apple Silicon向けに最適化されたテキスト生成モデルです。

自然言語処理Mlx

これはOpenAI GPT-OSS-20Bモデルを変換した4ビット量子化バージョンで、mlx-lm 0.26.3ツールを使用してMLX形式に変換されています。モデルはオリジナルの20Bパラメータ規模の核心能力を保持しながら、量子化技術により計算とストレージの要件を大幅に削減し、リソースが制限された環境でのデプロイと使用に適しています。

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