OpenAI kontert Llama & DeepSeek mit Mega‑Modellen

117 Mrd. Parameter, volle Lizenz, lokaler Betrieb – ist gpt‑oss der Befreiungsschlag für Entwickler und Unternehmen?

gpt-image-1 | All-AI.de

OpenAI hat am 5. August 2025 mit gpt‑oss‑120b und gpt‑oss‑20b die ersten Open‑Weight‑Modelle seit GPT‑2 vorgestellt. Unter Apache‑2.0‑Lizenz veröffentlicht, lassen sich die Systeme lokal betreiben und sollen Entwicklern wie Unternehmen eine flexible, sichere Alternative zu proprietären Angeboten bieten. Die Frage ist, ob diese offenen Modelle mit den eigenen kommerziellen Varianten von OpenAI mithalten können.

Offene Gewichte mit praxisnaher Leistung

Das größere gpt‑oss‑120b umfasst rund 117 Milliarden Parameter und läuft auf einer 80‑GB‑GPU, während das kompaktere gpt‑oss‑20b mit 21 Milliarden Parametern bereits auf Hardware mit 16 GB RAM nutzbar ist. Beide stehen unter anderem auf Hugging Face und AWS bereit, was die Verfügbarkeit für Forschung und produktive Anwendungen erleichtert. Ziel ist es, leistungsfähige KI‑Systeme auch ohne Cloud‑Abhängigkeit nutzbar zu machen.

In Benchmarks wie AIME 2024, MMLU oder HealthBench erreichen die Modelle Werte, die nahe an OpenAIs proprietären Varianten liegen. Das 120b‑Modell kommt bei AIME 2024 mit Tool‑Unterstützung auf 96,6 Prozent Genauigkeit und übertrifft bei medizinischen Tests teilweise sogar GPT‑4o. Damit liefern sie eine Wettbewerbsleistung bei gleichzeitig maximaler Offenheit.

Architektur und Sicherheit im Fokus

Technisch setzen beide Modelle auf ein Mixture‑of‑Experts‑Design. gpt‑oss‑120b arbeitet mit 128 Experten pro Block, von denen pro Token nur vier aktiv sind, verteilt auf 36 Schichten. Das kleinere Modell nutzt 32 Experten über 24 Schichten. Dieses Setup soll die Rechenlast senken und gleichzeitig hohe Qualität sichern.

Vor der Veröffentlichung durchliefen beide Modelle umfangreiche Sicherheitstests. Dazu gehörten Worst‑Case‑Fine‑Tunings sowie externe Überprüfungen. In OpenAIs Preparedness Framework stufen sie in keiner Hochrisiko‑Kategorie wie Biologie, Cyber oder Selbstverbesserung auf kritischem Niveau ein. Das schafft ein vergleichbares Sicherheitsprofil zu den proprietären Systemen – bei deutlich offenerem Zugang.

Vielseitige Einsatzmöglichkeiten

Die gpt‑oss‑Modelle unterstützen komplexe Reasoning‑Prozesse, Funktion‑Calling und Tool‑Integration. Mit Kontextlängen bis 128.000 Tokens lassen sich auch umfangreiche Projekte lokal bearbeiten. Durch die Möglichkeit, sie in agentischen Workflows zu betreiben oder per API zu integrieren, sind sie sowohl für Unternehmen als auch für einzelne Entwickler attraktiv.

Besonders interessant sind die Modelle für Umgebungen mit hohen Datenschutzanforderungen oder limitierten Ressourcen. Die lokale Nutzung vermeidet den Abfluss sensibler Daten und ermöglicht den Einsatz in abgeschotteten Netzwerken, wo Cloud‑Dienste keine Option sind.

Strategische Antwort auf wachsenden Wettbewerb

Mit der Veröffentlichung reagiert OpenAI auf den Druck durch offene Systeme von Wettbewerbern wie Meta mit Llama 4 oder Chinas DeepSeek‑R1. Intern soll auch die Sorge vor einem Bedeutungsverlust im Open‑Weight‑Bereich eine Rolle gespielt haben. Gleichzeitig positioniert sich OpenAI damit wieder stärker in Richtung der ursprünglichen Idee, KI breit zugänglich zu machen.

Wer leistungsstarke Sprachmodelle ohne Abhängigkeit von Cloud‑Diensten sucht, bekommt mit gpt‑oss‑120b und gpt‑oss‑20b zwei Optionen, die technisch auf Augenhöhe mit vielen geschlossenen Systemen agieren. Für Entwickler und Unternehmen, die Kontrolle, Transparenz und Flexibilität schätzen, könnte dieser Schritt ein entscheidender Anreiz sein, eigene Anwendungen auf einer offenen Grundlage zu bauen.

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