GPT-OSSとは？OpenAIが2025年8月に発表した「オープンウェイト（Open Weight）」の大規模言語モデル（LLM）Open WebUI・OllamaでのローカルLLMの実行手順

GPT-OSS とは、OpenAIが2025年8月に発表した、gpt-oss モデルは GPT‑2以来、最初の「オープンウェイト（Open Weight）」の大規模言語モデル（LLM）シリーズです。これにより、GPT系モデルの内部重み（パラメータ）が誰でもダウンロード・利用・改変できるようになりました。

GPT-OSS の概要

項目	内容
名称	GPT-OSS
提供元	OpenAI（公式発表ページ）
GitHub	https://github.com/openai/gpt-oss
ライセンス	Apache 2.0（商用・改変・再配布可能）
公開モデル	gpt-oss-20b, gpt-oss-120b の2種類

Apache 2.0についてはこちらの記事で解説しています↓

特徴・技術的ポイント

• Mixture of Experts (MoE) 構造により、巨大モデルでも省リソースで運用可能
• Grouped Multi-Query Attention による高速化
• Chain-of-Thought（思考連鎖）推論に対応
• ツール使用（例：関数呼び出し・検索・コード生成）対応
• 推論努力（reasoning effort）レベルにより出力精度と速度を調整可能

項目ごとの説明

項目	意味	gpt-oss-120b	gpt-oss-20b
レイヤー	Transformerの層の数。層が多いほど表現力は高いが、学習・推論コストも増える。	36	24
パラメータ合計	モデル全体の学習済みパラメータ（重み）の総数。単位「b」は billion（10億）。	1170億 (117b)	210億 (21b)
トークンあたりのアクティブパラメータ数	Mixture of Experts (MoE) 方式により、各トークンを処理する際に実際に利用される有効パラメータの数。すべてのパラメータが同時に使われるわけではない。	約51億 (5.1b)	約36億 (3.6b)
エキスパート合計	MoEアーキテクチャで用意された「専門家ネットワーク」の総数。	128	32
トークンあたりのアクティブエキスパート数	1トークンを処理する際に選ばれるエキスパートの数。複数の専門家から一部だけを利用することで効率化している。	4	4
コンテキスト長	一度に処理できる最大トークン数（＝文章の長さ）。長いほど長文理解・長文生成に強い。	128k（12.8万トークン）	128k
*性能目安	そのモデルがおおよそどのレベルの能力を持つかを示す指標	GPT-4（o4-mini）相当	GPT-3.5（o3-mini）相当
*GPU要件	そのモデルを動かすために必要なGPUのスペック（主にVRAM容量）の目安	80GB VRAM（H100クラス）	16GB VRAM以上（RTX 4090 など）

主な導入先・利用方法

Hugging Face Transformers

利用方法

• Hugging Face Hub に OpenAI公式の GPT-OSS モデルが公開されています。
• Transformers、vLLMなどでgpt-ossを実行可能
• 特徴
  • 研究用途やカスタムアプリへの統合が容易。
  • ファインチューニングや量子化も Hugging Face エコシステムで対応可能。

• Hugging Face – openai/gpt-oss-120b ダウンロード
  https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b
• Hugging Face – openai/gpt-oss-20b ダウンロード
  https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b/tree/main
• Hugging Face – Transformers
  https://huggingface.co/docs/transformers/index
• OpenAI Cookbook : How to run gpt-oss with Transformers
  https://cookbook.openai.com/articles/gpt-oss/run-transformers
• OpenAI Cookbook : How to run gpt-oss with vLLM
  https://cookbook.openai.com/articles/gpt-oss/run-vllm

Ollama

• 利用方法
  • Ollama は Mac/Windows/Linux でローカル LLM を簡単に管理できるツール。
  • GPT-OSS モデルを「ollama pull」コマンドでダウンロードして実行可能。
    例）
    ollama pull gpt-oss-20b
ollama run gpt-oss-20b
• 特徴
  • ローカル環境に最適化されており、個人PC（RTX 4090など）でも利用可能。
  • すぐにチャットインターフェースで試せる。
  • Web API を通じてアプリに組み込みも可能。

• Ollama 公式
  https://ollama.com/

OllamaでローカルLLMを起動する手順については、こちらで解説しています↓

Open WebUIでローカルLLMを使ってみよう！（Docker＋Ollama）インストール手順と実行方法については、こちらで解説しています↓

公式情報・リンク集

• OpenAI公式ページ（日本語）
  https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss
• GitHub – OpenAI/gpt-oss
  https://github.com/openai/gpt-oss
• Hugging Face – gpt-oss モデルページ
  https://huggingface.co/openai