OpenAIがオープンソースへ回帰：「gpt-oss-120b」と「20b」を発表
ChatGPTを開発した人工知能の巨人OpenAIは、2つのオープンウェイトAIモデル「gpt-oss-120b」と「gpt-oss-20b」をリリースし、戦略の大きな転換を発表しました。これは、2019年のGPT-2以来、同社が無料で利用できるAIモデルのウェイトを公開するのは初めてのことであり、6年間、プロプライエタリなクローズドソースモデルに注力してきた期間に終止符を打ちます。
新しいモデルはHugging Faceなどのプラットフォームでダウンロード可能であり、寛容なApache 2.0ライセンスの下で提供されるため、商用および実験的な用途の両方で利用できます。この動きにより、開発者や企業はOpenAIのモデルを完全に自社の条件で実行、適応、デプロイする前例のない能力を手に入れ、リモートのクラウドAPIへの依存や、機密性の高い社内データを外部サービスに公開する必要がなくなります。
新モデルの詳細
gpt-ossシリーズは2つの異なるモデルで構成されており、どちらもTransformerバックボーンを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されています。これにより、トークンあたりのアクティブパラメータ数を減らすことで効率が向上します。
gpt-oss-120b： この大型モデルは合計1170億のパラメータを持ち、トークンあたり約51億のパラメータをアクティブ化します。これは、本番環境、汎用、および高度な推論のユースケース向けに設計されており、主要な推論ベンチマークでOpenAIのo4-miniとほぼ同等のパフォーマンスを提供します。その強力さにもかかわらず、単一の80 GB GPUで効率的に動作するように最適化されており、データセンターやハイエンドデスクトップに適しています。
gpt-oss-20b： より小型で効率的なモデルは合計210億のパラメータを持ち、トークンあたり約36億のアクティブパラメータを持ちます。これは、低レイテンシおよびローカルまたは専門的なユースケース向けに最適化されており、一般的なベンチマークでOpenAI o3-miniと同様の結果を提供します。このモデルは、わずか16 GBのメモリを持つエッジデバイスで実行できるため、オンデバイスアプリケーション、消費者向けハードウェア、および高価なインフラストラクチャなしでの迅速な反復に最適です。
両モデルは最大128,000トークンのコンテキスト長をサポートし、調整可能な労力を持つChain-of-Thought（CoT）推論機能を備え、Web検索やPythonコードの実行を含む強力な指示追従とツール使用が可能です。また、効率的な推論のためにMXFP4でネイティブに量子化されています。
オープンなルーツへの回帰
OpenAIがこれらのモデルをオープンソースにするという決定は、最近の戦略からの大きな転換を示しています。GPT-2以降、同社はGPT-3やGPT-4のようなモデルに対しては、プロプライエタリなリリースとAPIアクセスを優先するクローズドソースのアプローチに大きく転換していました。この転換は、競争優位性、安全性への懸念、利益の最大化など、複数の要因によって推進されました。
しかし、AI開発の状況は変化しており、Meta（Llama）やMistralなどの企業からのオープンソースモデルが大きな牽引力を得ています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは以前、自社のソフトウェアのオープンソース化に関して、同社が「歴史の誤った側にいたかもしれない」と認めていました。今回の最新リリースは、増大する競争圧力への対応と、オープンエコシステムがもたらすメリットの認識を示唆しています。
AI業界への影響
OpenAIのこの動きは、広範囲にわたる影響をもたらすと予想されます。
AIの民主化： 強力なモデルを無料でダウンロードし、ローカルで実行できるようにすることで、OpenAIは、広範なクラウドインフラストラクチャのリソースが不足している可能性のある開発者、研究者、新興市場、および小規模組織の障壁を低くしています。
制御とプライバシーの強化： モデルをローカルで実行することで、レイテンシ、コスト、プライバシーを完全に制御できます。機密データは外部サーバーに送信することなく、社内で処理できます。
イノベーションの促進： 寛容なライセンスの下でオープンウェイトモデルにアクセスできることで、ドメイン固有のデータに対する実験、カスタマイズ、ファインチューニングが促進され、さまざまなユースケースにおける研究開発が加速する可能性があります。
コスト効率： ローカルデプロイにより、クラウドベースのAIサービスに関連する継続的なAPIコストとサブスクリプション料金が不要になり、スケーラブルなAI利用のためのより費用対効果の高いソリューションを提供します。
競争の激化： OpenAIがオープンウェイトの分野に再参入することで競争が激化し、業界全体がより透明でアクセスしやすいAI開発へと向かうでしょう。
OpenAIは、安全性が彼らのアプローチの基盤であると強調しており、これらのモデルは敵対的テストを含む包括的な安全トレーニングと評価を受けています。モデルはデフォルトでOpenAIの安全ポリシーに従うように設計されていますが、同社は、開発者や企業が独自のAPIモデルに組み込まれているシステムレベルの保護を再現するために、追加の安全対策を実装する必要があることに留意しています。
このリリースは、AI開発がプロプライエタリな進歩とオープンなツールおよび標準へのコミットメントのバランスを取り、最終的にイノベーションを加速し、高度なAI機能へのアクセスを民主化することを目指す可能性のある未来を示しています。