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OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b
openai/gpt-oss-safeguard-20b
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
openai/gpt-oss-safeguard-20b é um modelo de pesos abertos, de texto para texto, voltado a raciocínio de segurança e derivado do gpt-oss-20b. A documentação do Hugging Face descreve uma arquitetura MoE de 21B parâmetros com 3.6B ativos, licença Apache-2.0, formato de resposta Harmony obrigatório e esforço de raciocínio configurável em baixo, médio ou alto. Ele se destina a classificar conteúdo conforme políticas fornecidas pelo desenvolvedor e a retornar raciocínio revisável; o OpenRouter informa contexto de 131072 tokens e raciocínio obrigatório. As fontes relatam capacidades pretendidas, mas não fornecem resultados independentes de desempenho.[1][2]
Pontos fortes
- Interpreta uma política de segurança escrita pelo desenvolvedor para classificar texto e apoiar a filtragem de entradas e saídas de LLM, a rotulagem on-line e a revisão offline de confiança e segurança.[2]
- Expõe seu raciocínio para inspeção e permite escolher esforço baixo, médio ou alto para equilibrar profundidade de revisão e latência; são controles descritos pelo fornecedor, não resultados medidos.[2]
- Combina pesos abertos, licença Apache-2.0, desenho MoE de 21B com 3.6B parâmetros ativos, ajuste documentado a 16GB de VRAM e contexto de catálogo de 131072 tokens.[1][2]
Limitações
- É destinado a trabalho de segurança; a documentação recomenda outros modelos gpt-oss para outras aplicações e afirma que a cadeia de pensamento bruta não é para usuários gerais.[2]
- O formato de resposta Harmony é obrigatório; a documentação adverte que o modelo não funcionará corretamente sem ele, e o OpenRouter lista texto como única modalidade de entrada e saída.[1][2]
- O pacote contém documentação do fornecedor e uma ficha de catálogo do OpenRouter, sem avaliações independentes nem medições operacionais; é preciso validar precisão, latência e cobertura de políticas na carga de trabalho alvo.[1][2]
Onde usar
- Poderia servir para filtragem de tráfego de LLM antes ou depois da geração, orientada por políticas e com uma justificativa revisável.[2]
- Poderia servir para fluxos de rotulagem de confiança e segurança, quase em tempo real ou offline, em que equipes aplicam políticas escritas personalizadas.[2]
- Poderia servir para avaliação ou implantação auto-hospedada do classificador de segurança de 20B em ambientes com cerca de 16GB de VRAM de GPU, após verificar suporte ao Harmony.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: gpt-oss-safeguard-20bFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · OpenAI: gpt-oss-safeguard-20bFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
gpt-oss-safeguard-20b is a safety reasoning model from OpenAI built upon gpt-oss-20b. This open-weight, 21B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model offers lower latency for safety tasks like content classification, LLM filtering, and trust...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-oss-safeguard-20b
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 29.10.2025
- Comprimento de contexto
- 131,072
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.075 / saída $0.300
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
Não há avaliações fornecidas para este modelo.
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Groq | 131,072 | $0.075 | $0.300 | — | — | 93.33% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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