हम gpt-oss-120b और gpt-oss-20b पेश कर रहे हैं—दो open-weight रीज़निंग मॉडल, जो Apache 2.0 लाइसेंस और हमारी gpt-oss उपयोग नीति के तहत उपलब्ध हैं। ओपन-सोर्स समुदाय से मिली प्रतिक्रियाओं के आधार पर विकसित ये केवल-टेक्स्ट मॉडल हमारी Responses API के अनुरूप हैं और एजेंटिक वर्कफ़्लो में उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जहाँ सख़्त निर्देश-अनुपालन, वेब खोज और Python कोड निष्पादन जैसे टूल उपयोग, तथा तर्क-क्षमताएँ शामिल हैं — साथ ही उन कार्यों के लिए तर्क प्रयास समायोजित करने की क्षमता भी, जिनमें जटिल तर्क की आवश्यकता नहीं होती। ये मॉडल अनुकूलन योग्य हैं, पूर्ण चेन‑ऑफ‑थॉट (CoT) प्रदान करते हैं और संरचित आउटपुट का समर्थन करते हैं।
सुरक्षा, open models के प्रति हमारी अप्रोच का आधार है। इनका जोखिम प्रोफ़ाइल स्वामित्वपूर्ण मॉडलों से अलग है: एक बार जारी होने के बाद, दृढ़ संकल्पित हमलावर इन्हें फाइन-ट्यून करके सुरक्षा अस्वीकृतियों को दरकिनार कर सकते हैं या इन्हें सीधे नुकसान पहुँचाने के लिए अनुकूलित कर सकते हैं, और तब OpenAI के पास अतिरिक्त बचाव उपाय लागू करने या पहुँच रद्द करने का विकल्प नहीं रहेगा।
कुछ संदर्भों में, डेवलपर्स और एंटरप्राइज़ को हमारे API और उत्पादों के माध्यम से उपलब्ध मॉडलों में बिल्ट-इन सिस्टम-लेवल सुरक्षा का प्रतिरूप तैयार करने के लिए अतिरिक्त सुरक्षा उपाय लागू करने की आवश्यकता होगी। हम इस दस्तावेज़ को ‘मॉडल कार्ड’ कह रहे हैं, ‘सिस्टम कार्ड’ नहीं, क्योंकि gpt-oss मॉडल विभिन्न हितधारकों द्वारा बनाए और संचालित अनेक प्रकार के सिस्टमों का हिस्सा होंगे। हालाँकि ये मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से OpenAI की सुरक्षा नीतियों का पालन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, अन्य हितधारक भी यह तय करेंगे और लागू करेंगे कि इन सिस्टमों को सुरक्षित रखने के लिए वे किन उपायों का उपयोग करेंगे।
हमने gpt-oss-120b पर स्केलेबल क्षमता मूल्यांकन चलाया और पुष्टि की कि डिफ़ॉल्ट मॉडल हमारे Preparedness Framework की तीनों ट्रैक की गई श्रेणियों—Biological and Chemical capability, Cyber capability और AI Self-Improvement—में High capability के लिए निर्धारित सूचकात्मक सीमा तक नहीं पहुँचता। हमने दो अतिरिक्त प्रश्नों की भी जाँच की:
- क्या शत्रुतापूर्ण तत्व gpt-oss-120b को फाइन-ट्यून करके Biological and Chemical या Cyber क्षेत्रों में High capability हासिल कर सकते हैं? हमलावर की संभावित कार्रवाइयों का अनुकरण करते हुए, हमने gpt‑oss‑120b को इन दो श्रेणियों के लिए शत्रुतापूर्ण रूप से फाइन‑ट्यून किया। OpenAI की Safety Advisory Group (“SAG”) ने इस परीक्षण की समीक्षा की और निष्कर्ष निकाला कि OpenAI के अग्रणी training stack का उपयोग करके किए गए ठोस fine-tuning के बावजूद, gpt-oss-120b Biological and Chemical Risk या Cyber risk में High capability हासिल नहीं कर सका।
- क्या gpt‑oss‑120b को जारी करने से खुले फाउंडेशन मॉडलों में जैविक क्षमताओं की सीमा महत्वपूर्ण रूप से आगे बढ़ जाएगी? हमने पाया कि उत्तर नहीं है: अधिकांश मूल्यांकन में, एक या अधिक मौजूदा ओपन मॉडलों का डिफ़ॉल्ट प्रदर्शन gpt-oss-120b के adversarial fine-tuning के बाद प्राप्त प्रदर्शन के लगभग बराबर आता है।
इस लॉन्च के हिस्से के रूप में, OpenAI लाभकारी AI को आगे बढ़ाने और पूरे इकोसिस्टम में सुरक्षा मानकों को ऊँचा करने के अपने संकल्प की पुनः पुष्टि कर रहा है।
