OpenAI propose une IA LLM générative en libre-accès et en deux tailles, Réactions à la publication du 06/08/2025

[Paul Emploi]

[MàJ par Philippe]

À la question-piège "Que peut-on faire un week-end de vacances à Limoges", rien ne m'a été épargné par le nouvel GPT-OSS d'OpenAI dans sa version 20B (20 milliards de paramètres/weights) nécessitant déjà 24 Go de RAM sur un Mac ARM.

La porcelaine ou les céramiques? Non.
Les promenades le long de la Loire? Oui.
La visite du chateau de Chambord? Oui, aussi!

À cette échelle (20B) c'est la plus mauvaise IA que j'ai essayé!

En bonus pour lui Oradour-sur-Glane se résume à une auberge! Si si!
À la place il recommande le Parc Naturel du Morvan, ou le Parc d'attraction du Puy de Dôme. Il n'a pas vraiment le compas dans l'œil.

[Article initial]

OpenAI avait été originellement créé pour proposer des IA en libre-accès, et a depuis changé son fusil d'épaule, devenant un mammouth des IA payantes via abonnement ou accords avec des partenaires comme Apple et surtout Microsoft. Les différents ChatGPT.

Le modèle GPT-OSS vient d'être proposé avec 20 milliards ou 120 milliards de paramètres (weights), et maintenant accessibles via LM Studio, ou téléchargeables séparément, en accès-libre.

Néanmoins nombre d'entre nous auront une belle déconvenue, car si des sites indiquent que le plus petit modèles (20 milliards de paramètres/weights) tournerait sur un Mac récent avec 16 Go de RAM, ça n'est malheureusement pas possible.


Pour faire tourner le plus petit modèle, il vous faut un Mac ARM avec 24 Go de RAM au minimum.
Alternativement sur PC, une dGPU avec 16 Go de RAM comme l'excellente et abordable GeForce RTX 5060 Ti 16 Go.


Le modèle avec 120 milliards de paramètre devrait tourner sur un Mac ARM avec 96 Go de RAM sans que je puisse le vérifier dans ce cas. Avec 128 Go de RAM ça passera large.

Je vais lui faire passer mes petits "benchmarks" ce soir.

Lien vers le billet original

[Paul Emploi]

Ce que tu décris n'es pas nécessairement lié au modèle lui-même, mais aux buts qui lui sont donnés, un but très malheureux ou mauvais étant de plaire à l'utilisateur...

Avec ChatGPT (le gros le vrai) j'ai par exemple fait une requête pour qu'il me décrive MacBidouille, puis après lui demander les meilleurs sites Mac en français, et paf il était dedans!
Second contexte, ce coup-ci avec la même requête pour Macg, et je lui demande alors les meilleurs sites Mac en français, et paf Macg est dedans mais plus macbidouille!

Ça n'est pas une affaire de connaissances, mais de buts, c'est pour cela que je préfère les questions ouvertes et que je n'hésite pas à effacer le contexte pour éviter des effets-de-bords.

Et comme tu l'as deviné, mes usages sont essentiellement des modèles de type instruct ou coder-instruct, pour des tâches spécialisées!
Dans ce cadre-là les résultats ne sont pas mauvais à partir de 14B pour du code, meilleurs en 32B.