OpenAI는 2025년 8월 5일, 두 가지 새로운 오픈 웨이트 초거대 언어모델 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b를 공개했다. 이 두 모델은 모두 Apache 2.0 라이선스 하에 제공되며, 누구나 자유롭게 사용하고 커스터마이징할 수 있다. 가장 주목할 만한 점은, 두 모델이 기존 독점 모델과 비교하여 높은 성능을 발휘하면서도 보다 적은 하드웨어 자원으로 실행 가능하다는 점이다.
gpt-oss-120b는 총 1,170억 개의 파라미터를 갖춘 초대형 모델이지만, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 채택함으로써 토큰당 활성 파라미터 수를 51억 개로 제한하고, 80GB 메모리의 GPU 한 장으로도 효율적인 추론이 가능하도록 설계되었다. 반면, gpt-oss-20b는 210억 개의 파라미터를 갖추고 있으며, 단 16GB 메모리 환경에서도 실행할 수 있어 엣지 디바이스와 로컬 AI 응용에 적합하다.
두 모델 모두 Harmony 포맷 기반으로 사후 학습이 이루어졌으며, 체계적인 생각 사슬(Chain of Thought, CoT) 훈련을 통해 높은 추론 성능을 보여준다. 특히 시스템 메시지를 통해 ‘Reasoning Effort’를 설정하면 낮음, 중간, 높음 세 가지 수준의 추론 정밀도를 조절할 수 있어, 실시간 대응이 필요한 작업부터 복잡한 분석까지 다양하게 적용할 수 있다.
OpenAI는 gpt-oss 모델의 성능을 다양한 벤치마크에서 측정하였다. AIME 2025 수학 경시대회 문제를 활용한 평가에서 gpt-oss-120b는 도구 사용 시 97.9%의 정답률을 기록하며 OpenAI o4-mini 모델의 99.5%에 근접한 결과를 보였다. gpt-oss-20b 역시 98.7%의 정확도를 보여, 소형 모델로서 상당한 성능을 입증했다. 이 밖에도 MMLU(Massive Multitask Language Understanding, 대학 수준 일반 지식), GPQA(Graduate-level Google-Proof Q&A Benchmark, 박사 수준 과학 지식), Codeforces(코딩), SWE-Bench(소프트웨어 문제 해결) 등에서 gpt-oss-120b는 OpenAI o3-mini를 능가하고 o4-mini에 근접하는 성능을 다수의 항목에서 보여주었다.
도구 사용 성능도 두드러졌다. gpt-oss는 웹 검색, Python 실행, 함수 호출 기능을 자연스럽게 통합하는 능력을 갖추고 있으며, τ-Bench Retail 기준 함수 호출 정확도는 gpt-oss-120b에서 67.8%, 20b에서 54.8%를 기록하였다. 이는 AI 에이전트 구성에 필요한 핵심 기능들을 자연스럽게 구현할 수 있음을 보여준다.
의료 분야에서도 gpt-oss 모델은 의미 있는 성능을 입증하였다. HealthBench 평가에서 gpt-oss-120b는 57.6점을 기록하며 OpenAI o3(59.8)와 비등한 결과를 보였다. 특히 HealthBench Hard 항목에서는 gpt-oss-120b가 o3-mini 대비 7배 이상의 정확도를 보이며 복잡한 의료 대화 시나리오에서도 안정적인 응답을 생성할 수 있음을 확인시켰다.
OpenAI는 gpt-oss 모델의 안전성에도 심혈을 기울였다. 사전 학습 단계에서 화학, 생물학, 방사선학, 핵(CBRN) 데이터는 철저히 필터링되었으며, 사후 학습에서는 지침 계층 구조 및 강건한 거절 정책이 적용되었다. 특히 악의적 사용 가능성에 대한 대응을 위해 ‘적대적 파인튜닝(adversarial fine-tuning)’ 시나리오를 설정하고 실험한 결과, 해당 모델은 생물학 및 사이버 보안 분야 모두에서 고위험 역량(high capability)에는 도달하지 못했다. 이는 모델의 기본적 안전성이 상당히 확보되었음을 의미한다.
다만, Instruction Hierarchy(명령어 계층 구조)에 대한 평가에서는 OpenAI o4-mini보다 다소 낮은 성능을 보여, 시스템 메시지를 통해 완벽한 제어를 하려는 시도에는 추가적인 튜닝이 요구될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 모델이 기본적으로 jailbreak(우회 프롬프트) 공격에 강한 방어력을 보유하고 있으며, 개발자가 이를 자체적으로 보완할 수 있는 구조로 되어 있다는 점에서 실용성과 확장성이 함께 고려된 설계로 볼 수 있다.
gpt-oss 모델은 현재 Hugging Face를 통해 공개되어 있으며, MXFP4 형식으로 양자화된 가중치를 제공하여, gpt-oss-120b는 80GB, gpt-oss-20b는 16GB 환경에서 실행 가능하다. OpenAI는 해당 모델을 vLLM, Transformers, Ollama, LM Studio, Databricks, Fireworks 등 다양한 플랫폼에서 쉽게 사용할 수 있도록 참조 구현도 함께 공개하였다.
OpenAI는 이번 gpt-oss 공개가 오픈 웨이트 모델의 새 표준이 되기를 기대하고 있다. 특히, 예산과 인프라 여력이 부족한 스타트업, 중소기업, 또는 리소스 제한이 있는 공공기관 및 글로벌 남반구 시장에서는 gpt-oss 시리즈가 중요한 대안이 될 수 있다. 독점 모델만으로는 충족되지 않았던 AI 접근성과 투명성, 그리고 비용 효율성이라는 핵심 가치를 실현하는 방향으로, AI의 민주화를 실질적으로 진전시킬 수 있는 계기가 될 것으로 전망된다.
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