/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
12,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_oss · MoE
Базовая модель
gpt-oss-20b
Библиотека
mlx
Опубликована
29 авг 2025

gpt-oss-20b-MXFP4-Q8

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8 — это языковая модель для генерации текста, представленная сообществом mlx-community.

206 тыс.скачиваний за 30 дней97лайковвеса обновлены19 мар 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель конвертирована в формат MLX из openai/gpt-oss-20b с использованием mlx-lm версии 0.27.0.

Модель предназначена для сценариев текстовой генерации и запуска через библиотеку mlx-lm, включая диалоговое взаимодействие с применением chat template, если он поддерживается токенизатором. Из README известны размер исходной модели — 20B, формат MLX и обозначение квантования MXFP4-Q8. Сведения о точной архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях, размере контекста, результатах оценки, сильных сторонах и ограничениях не указаны.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8

This model mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8 was converted to MLX format from openai/gpt-oss-20b using mlx-lm version 0.27.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
GptOssForCausalLM
Ревизия весов
773a7da

0 моделей