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Los modelos de peso abierto proporcionan acceso a los parámetros del modelo capacitado, lo que permite a las organizaciones ejecutar y personalizar la IA localmente, pero difieren del software tradicional de código abierto al no incluir necesariamente el código de capacitación original o los conjuntos de datos.
Arquitectura diseñada para la eficiencia empresarial
Los modelos aprovechan una arquitectura de mezcla de expertos (MOE) para optimizar la eficiencia computacional. El GPT-OSS-20B activa 5.1 mil millones de parámetros por token de sus 117 mil millones de parámetros totales, mientras que GPT-OSS-20B activa 3.6 mil millones de su base de parámetros de 21 mil millones. Ambos admiten Windows de contexto de 128,000 token y se lanzan bajo la licencia Apache 2.0, lo que permite el uso y personalización comercial sin restricciones.
Los modelos están disponibles para descargar en la cara de abrazo y se cuantifican de forma nativa en formato MXFP4, según el comunicado. La compañía se ha asociado con plataformas de implementación, que incluyen Azure, AWS, Hugging Face, VLLM, Ollama, Fireworks, Together AI, Databricks y Vercel para garantizar una amplia accesibilidad.
