לראשונה מאז GPT-2 ב-2019, OpenAI משיקה מודלי GPT בקוד פתוח. החברה שמאחורי ChatGPT הכריזה על השקת שני מודלים חדשים – gpt-oss-120b ו-gpt-oss-20b – במהלך שמחזיר אותה לשורשיה הפתוחים ומאותת על שינוי כיוון משמעותי בעולם הבינה המלאכותית.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
המודלים החדשים מציעים שילוב נדיר של יכולות מתקדמות עם נגישות טכנולוגית. gpt-oss-120b, עם 117 מיליארד פרמטרים בסך הכול אך רק 5.1 מיליארד פעילים בכל הפעלה, מסוגל להתחרות ב-o4-mini הקנייני של OpenAI עצמה. המודל הקטן יותר, gpt-oss-20b, כולל 21 מיליארד פרמטרים ו-3.6 מיליארד פעילים, ומציג ביצועים דומים ל-o3-mini – תוך יכולת להריץ אותו גם על חומרת צרכן סטנדרטית.
הייחוד הטכנולוגי טמון באדריכלות מסוג Mixture-of-Experts (MoE) – שבה המודל מפעיל רק חלק מהמומחים (Experts) שלו עבור כל שאלה, במקום להפעיל את כל הפרמטרים בכל פעם. הגישה הזו חוסכת באופן משמעותי במשאבי חישוב. בנוסף, המודלים כוללים דחיסה מתקדמת מסוג MXFP4, המאפשרת להריץ את המודל הגדול על כרטיס גרפי יחיד עם 80GB זיכרון, ואת המודל הקטן על מחשב עם 16GB בלבד.
אחד ההיבטים המרכזיים בהשקה הוא הרישיון – Apache 2.0. מדובר ברישיון פתוח ומתירני במיוחד, שמאפשר שימוש מסחרי חופשי, כולל שינוי, התאמה, והפצה של המודלים – ללא חובת שיתוף קוד, וללא חשש מתביעות פטנטים. בפועל, חברות יכולות להטמיע את המודלים במוצרים שלהן, לבצע כוונון מלא לצרכים ייחודיים, ואפילו למכור פתרונות מבוססי AI – ללא תמלוגים, מגבלות משפטיות או תלות בשירותי ענן חיצוניים. עבור סטארט-אפים וחברות קטנות, זו הזדמנות נדירה לגשת ליכולות מתקדמות בלי לשלם את המחיר הכבד של שירותי API קנייניים.
המודלים החדשים תוכננו במיוחד לביצוע משימות אייג’נטיות, כלומר, משימות שמחייבות שרשרת חשיבה, קבלת החלטות הדרגתית ושילוב עם כלים חיצוניים. הם יודעים לבצע חיפושי אינטרנט, להריץ קוד ב-Python, ולהפעיל פונקציות במערכות חיצוניות.
נתוני הביצועים מדגימים את היכולות האלה היטב: המודל הגדול השיג 95.2% ב-AIME 2024 – תחרות מתמטיקה מתקדמת ברמה תיכונית-עלית, ו-83.3% ב-GPQA Diamond – מבחן ידע מדעי ברמת דוקטורט. בנוסף, ניתן לשלוט במידת העומק של שרשרת החשיבה (נמוכה, בינונית, גבוהה), מה שמאפשר לאזן בין דיוק לבין מהירות תגובה בהתאם לצורך.
שליטה במידת העומק של שרשרת החשיבה
הביצועים בטבלת ההשוואה של OpenAI מציבים את gpt-oss-120b קרוב מאוד למודלים הקנייניים במתמטיקה, אך מעט מאחור במדדי reasoning כלליים כמו MMLU ו־Humanity’s Last Exam.
כדי להעריך את הביצועים של המודלים החדשים, OpenAI הריצה אותם על סדרת מבחנים סטנדרטיים בתחומים מגוונים, מתכנות ומתמטיקה, דרך שיחות בריאות ועד שאלות מדע ברמת דוקטורט. התוצאות מפתיעות – המודלים הפתוחים לא רק מתקרבים לרמת הביצועים של המודלים הקנייניים, בחלק מהמבחנים הם אפילו עוקפים אותם.
המבחנים שערכה OpenAI לשני המודלים החדשים. מקור: openai.com
1. Codeforces – תחרות תכנות: מדד המשקף יכולות פתרון בעיות תכנותיות בזמן אמת. ה-gpt-oss-120b עקף את o3-mini, עם ניקוד כמעט זהה ל-o4-mini.
2. Humanity’s Last Exam – שאלות עומק: שאלות בין-תחומיות ברמת קצה. הביצועים של gpt-oss-120b היו גבוהים מהמודלים הקטנים אך לא הגיעו לרמה של o4-mini.
3. HealthBench Hard – שיחות מורכבות בבריאות: מבחן שיחות רגישות ומאתגרות בתחומי רפואה ובריאות. המודלים הפתוחים עוקפים את o3-mini, אך עדיין נופלים מ-o4-mini.
4. HealthBench – שיחות רפואיות ריאליסטיות: שיחות רפואיות כלליות יותר. גם כאן הביצועים של gpt-oss-20b גבוהים יותר מ-o3-mini, אבל מתחת ל-o4.
5. Tau-Bench Retail – שימוש ביכולות קריאה לפעולה: מדד לפונקציות כמו קריאת API או הרצת פקודות. המודלים החדשים משתווים או מתקרבים מאוד ל-o4-mini.
6. AIME 2025 – מתמטיקה תחרותית (עם כלים): מבחן מתמטיקה תיכונית מתקדם, כולל אפשרות להריץ קוד. המודלים הפתוחים משיגים דיוק מרשים, gpt-oss-120b אפילו מעל o4-mini.
7. AIME 2024 – מתמטיקה תחרותית (עם כלים): בדומה ל-AIME 2025, אבל עם מבחן ישן. התמונה דומה – דיוק גבוה מאוד, עם עדיפות קלה ל-gpt-oss-120b.
8. GPQA Diamond – שאלות מדע ברמת דוקטורט: מדד שמעריך עומק הבנה מדעי. ה-gpt-oss-120b עקף את o3-mini, והתקרב מאוד ל-o4-mini.
9. MMLU – ידע אקדמי כללי: שאלות ידע כללי מתחומים שונים (משפטים, היסטוריה, פיזיקה ועוד). ה-benchmark הזה דווקא מראה יתרון קל ל-o3 וה-o4 על פני המודלים הפתוחים.
10. גרפים לאורך תשובות – דיוק לפי אורך תשובה: שני גרפים שמראים איך הדיוק משתפר ככל שהתשובה ארוכה יותר (COT – Chain of Thought). ככל שהמודל מקבל יותר מקום “לחשוב”, כך התוצאה מדויקת יותר, במיוחד עבור gpt-oss-120b.
OpenAI השקיעה מאמצים נרחבים בהבטחת בטיחותם של המודלים הפתוחים. כחלק מהבדיקות, בוצעו ניסיונות Malicious Fine-Tuning – כלומר, התאמה יזומה של המודלים למטרות מזיקות בתחומים רגישים כמו ביולוגיה וסייבר. גם בתרחישים קיצוניים אלה, המודלים לא הפגינו יכולת משמעותית לייצר תוכן מסוכן, לפי הקריטריונים שהוגדרו מראש.
בנוסף, תהליך ההכשרה כלל סינון קפדני של נתוני האימון, עם דגש על הסרת תוכן מזיק וידע רגיש בביוטכנולוגיה. כמות המסמכים המסוכנים צומצמה בכמחצית לעומת מערכי אימון רגילים. המודלים גם עברו חיזוקים ייעודיים נגד עקיפה של כללי הבטיחות ותקיפות מהסוג הידוע כ־Prompt Injection.
המהלך של OpenAI מהווה תגובת נגד ישירה לעליית המודלים הסיניים הפתוחים, שהחלו לכבוש את הדירוגים הגלובליים. מודלים כמו DeepSeek-R1, Alibaba Qwen ו-Kimi K2 הוכיחו שאפשר לפתח מודלים מתקדמים בעלויות נמוכות משמעותית, מבלי לוותר על ביצועים. כך למשל, DeepSeek-V3 פותח בתוך חודשיים בלבד ובעלות של 5.58 מיליון דולר, סכום זעום ביחס להיקפי ההשקעה המערביים המקובלים, גם אם הוא אינו משקף את סך העלות הכוללת של הפיתוח.
במהלך חריג, OpenAI הודתה כי הייתה בעבר “בצד הלא נכון של ההיסטוריה” כשנמנעה מפתיחת מודלים. המטרה כעת היא למצוא איזון חדש, בין הנגשת הטכנולוגיה לבין שמירה על יתרון תחרותי. המודלים הפתוחים אמנם איכותיים, אך עדיין מדורגים מתחת לגרסאות הקנייניות המתקדמות ביותר של החברה.
המודלים זמינים כבר עכשיו להורדה בחינם דרך Hugging Face ו־GitHub, וניתנים להפעלה גם באופן מקומי דרך ה- gpt-oss playground.
בנוסף, פלטפורמה גדולות כמו Microsoft Azure, Amazon AWS ו־Together AI מציעות אותם כשירות בענן, מה שמקל על שילוב מהיר בפרויקטים קיימים.
קיימת תמיכה מלאה בכלים פופולריים כמו Transformers, vLLM, Ollama ו־LM Studio, לטובת אינטגרציה נוחה ופיתוח מהיר. גם בגזרת החומרה נרשמת היערכות: חברות כמו Nvidia, AMD ו־Groq פועלות להתאמה אופטימלית של המודלים למעבדים שלהן, מה שמבטיח ביצועים חזקים במגוון תצורות – משרתים ייעודיים ועד תחנות עבודה אישיות.
המהלך עשוי לשנות בצורה דרמטית את כלכלת שוק ה-AI. נכון, בטווח הקצר OpenAI עלולה לאבד הכנסות מ־API, אך האסטרטגיה ארוכת הטווח ברורה: הרחבת השוק הכולל, יצירת מערכת אקולוגית רחבה יותר, והעמקת ההשפעה של החברה על התחום כולו. המודלים הפתוחים אמורים לשמש כ”דלת כניסה”, ולהוביל למעבר הדרגתי למוצרים מתקדמים יותר בתשלום, שבהם OpenAI יכולה לגבות פרמיה מוצדקת.
המהלך גם מהווה איזון עדין מול השותפות האסטרטגית עם Microsoft. האמנה ביניהן מתוכננת עד 2030, אך חלה רק על המודלים הקנייניים, מה שמעניק ל-OpenAI חופש פעולה כמעט מלא בתחום הפתוח, בלי לפגוע במחויבויותיה כלפי מיקרוסופט.
השקת המודלים הפתוחים של OpenAI מסמלת שינוי פרדיגמה מהותי במתווה הליבה של אחת החברות המשפיעות ביותר בתחום. זהו מהלך שמבשר על סוף עידן המונופוליות, ותחילתה של מערכת אקולוגית פתוחה, מבוזרת ורב-שחקנית. עבור מפתחים, חוקרים וחברות, מדובר באלטרנטיבה אמיתית: מודלים איכותיים ונגישים, שניתן להפעיל מקומית, לשלב במוצרים, ולבנות עליהם, בלי להיות כבולים לרישיונות מגבילים או לשירותי ענן יקרים. המסר ברור: OpenAI לא שומרת את היכולות רק לעצמה – היא פותחת דלת, טכנולוגית ותרבותית כאחד. והמודלים החדשים? הם רק ההתחלה.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
