Publié le: 06/08/2025 @ 14:44:51: Par Nic007 Dans "Programmation"

Les deux modèles diffèrent principalement par la taille et les exigences matérielles :
- gpt-oss-20b est le plus petit et le plus populaire : il suffit de 16 Go de mémoire (VRAM ou unifiée) pour l'utiliser. Il est conçu pour fonctionner sur des PC grand public, des ordinateurs portables puissants et des Mac Apple Silicon . Il pourrait intéresser ceux qui souhaitent expérimenter localement sans complications. Les résultats sont similaires à ceux d' o3-mini .
- Le gpt-oss-120b , en revanche, est réservé à une niche : il nécessite au moins 80 Go de mémoire , et pour obtenir de bonnes performances, il faut une station de travail haut de gamme équipée d'un GPU NVIDIA RTX PRO . Il ne convient pas à tout le monde, mais offre des résultats presque équivalents à ceux de modèles propriétaires comme l'o4-mini .
Les deux sont publiés sous la licence Apache 2.0 , ils sont donc totalement libres de restrictions, même pour une utilisation commerciale . De plus, ils ont déjà été adoptés par des partenaires tels que Microsoft , Hugging Face, Snowflake et bien d’autres pour être intégrés dans des plateformes de développement et des environnements sur site. Cette ouverture n'est pas seulement symbolique : c'est une invitation concrète à créer, personnaliser et expérimenter , même sans avoir recours aux serveurs d'OpenAI. Et surtout, c'est un message fort : l'intelligence artificielle avancée peut aussi être un outil gratuit et personnel , et non un simple service à distance payant.
L'aspect le plus intéressant de cette version, comme nous l'avons déjà souligné, est que gpt-oss-20b peut fonctionner sur un ordinateur standard , même sans connexion Internet. Et nul besoin d'être un développeur expert. Le principal inconvénient est qu'il nécessite au moins 16 Go de mémoire vidéo (VRAM ou unifiée), un seuil que de nombreux PC de jeu , stations de travail légères et Mac équipés de puces M1 Pro, M2 Pro ou supérieures peuvent facilement atteindre. Compatible avec Windows, macOS et Linux , il est déjà intégré à des outils tels qu'Ollama , une application gratuite permettant d'interagir avec le modèle via une interface simple, llama.cpp , pour ceux qui recherchent un meilleur contrôle et des performances élevées, même sur des systèmes plus anciens, ou Microsoft AI Foundry Local , une alternative plus professionnelle, utile pour ceux qui développent des applications avec des modèles locaux. Toutes ces solutions fonctionnent localement , ce qui signifie qu'elles n'ont pas besoin d'envoyer de données à des serveurs externes. C'est idéal si vous souhaitez expérimenter l'IA sans abonnement, sans limite d'utilisation et avec un meilleur contrôle de la confidentialité.




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