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OpenAI: gpt-oss-20b
openai/gpt-oss-20b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
openai/gpt-oss-20b es un modelo de texto de OpenAI con 21 000 millones de parámetros y pesos abiertos bajo Apache 2.0; usa una arquitectura de mezcla de expertos con 3 600 millones de parámetros activos por pasada. Su ficha lo orienta a usos locales, especializados o de baja latencia, y la cuantización MXFP4 permitiría ejecutarlo con 16 GB de memoria. El razonamiento es obligatorio y ajustable en tres niveles; la ficha describe llamadas a funciones, navegación, ejecución de código y salidas estructuradas. OpenRouter indica un contexto de 131 000 tokens y corte de conocimiento en junio de 2024.[1][2]
Puntos fuertes
- Según la ficha de OpenAI, el esfuerzo de razonamiento se ajusta en tres niveles, con llamadas a funciones, navegación web, ejecución de código Python y salidas estructuradas descritas como capacidades agénticas nativas; el catálogo de OpenRouter también lista parámetros de herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
- La ficha indica que los pesos Apache 2.0 admiten fine-tuning en hardware de consumo y que la cuantización MXFP4 permite ejecutar el modelo con 16 GB de memoria.[2]
- El catálogo de OpenRouter lista un contexto de 131 000 tokens y parámetros como logprobs y seed; la ficha destaca acceso completo a la cadena de pensamiento para depuración, señalando que no está pensada para usuarios finales.[1][2]
Limitaciones
- La ficha advierte que el modelo se entrenó con el formato de respuesta harmony y no funcionará correctamente sin él, por lo que los despliegues deben aplicarlo.[2]
- OpenRouter marca el razonamiento como obligatorio y no opcional, lo que puede importar en usos sensibles a la latencia según la propia orientación de la ficha.[1][2]
- La evidencia es una ficha del proveedor más un catálogo: las cifras de rendimiento proceden solo de benchmarks del catálogo de OpenRouter, la modalidad listada es solo texto y conviene validar los resultados en cargas de trabajo propias.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Candidato para despliegues locales o especializados que necesiten un modelo abierto que, según la ficha, cabe en 16 GB y admite fine-tuning; verificar en el propio hardware.[2]
- Conviene evaluarlo para prototipos agénticos con llamadas a funciones, navegación o ejecución de código descritos por OpenAI, sin tomarlo como resultado probado.[2]
- Potencialmente útil en pipelines de salidas estructuradas o llamadas a herramientas con profundidad de razonamiento ajustable, según los parámetros soportados en OpenRouter.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: gpt-oss-20bFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · OpenAI: gpt-oss-20bFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-oss-20b
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 05.08.2025
- Longitud de contexto
- 131,072
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.030 / salida $0.130
- Corte de conocimiento
- 30.06.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 20.7 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1.2 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 39.7% · posición 127 | 933Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 27.9% · posición 147 | 845Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Darkbloomfp8 | 131,072 | $0.018 | $0.090 | — | — | 100% |
| AkashMLfp4 | 131,072 | $0.018 | $0.090 | — | — | 100% |
| PrimeIntellectfp4 | 131,072 | $0.020 | $0.030 | — | — | 100% |
| DekaLLMbf16 | 131,072 | $0.029 | $0.140 | — | — | 100% |
| CoreWeavefp4 | 131,072 | $0.030 | $0.130 | — | — | 100% |
| DeepInfrabf16 | 131,072 | $0.030 | $0.140 | — | — | 100% |
| Parasailfp4 | 131,072 | $0.030 | $0.150 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 131,072 | $0.040 | $0.180 | — | — | 86.67% |
| Amazon Bedrock | 131,072 | $0.070 | $0.150 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 131,072 | $0.070 | $0.150 | — | — | 100% |
| Groq | 131,072 | $0.075 | $0.300 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026