LLM EU
Menü
Modellek

Gpt Oss Safeguard 20B

OpenAI

Csak katalógusban Nyílt súlyok

Utolsó ellenőrzés:

Szuverenitás és hosting

Csak a katalógusban

Ez a modell referenciaként szerepel a katalógusban. Az LLM EU még nem üzemelteti, és itt saját végpont nem szolgálja ki. A hozzá intézett kérések közvetlenül a szolgáltatóhoz mennek, a szolgáltató saját feltételei szerint.

Összefoglaló

A Gpt Oss Safeguard 20B egy nagy, nyílt súlyú nyelvi modell az OpenAI-tól: 21,5 milliárd paraméter Apache-2.0 licenc alatt. Szöveget fogad és szöveget ad vissza. A közzétett konfiguráció nem rögzít kontextusablakot, így ez a kártya sem tartalmaz ilyet. Az ellenőrzőpont utasítás-hangolt és tartalmaz egy csevegési sablont. A kártya csak katalógus célokat szolgál: az LLM EU nem futtatja ezt a modellt. A kiadó nem jelöl meg nyelvi lefedettséget a modell oldalán.

Specifikációk

Szolgáltató
OpenAI (US)
Kontextusablak
Nincs ellenőrizve: a szolgáltató nem dokumentálta ezt az állítást.
Paraméterek
21.5B
Modalitások
text
Licenc
apache-2.0 · licence
Nyílt súlyok
yes
Kiadás dátuma
2025. szept. 18.
Feladatok
Érzékeny adatok, Ügyfélszolgálat

Nyelvek

Erős: —

Megfelelő: —

Erős

    Megfelelő

      Nincs ellenőrizve: a szolgáltató nem dokumentálta ezt az állítást. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Mikor érdemes használni

      Erősségek

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
      • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
      • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

      Korlátok

      • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
      • no evaluation has been run by LLM EU
      • the published configuration records no context window, so the card carries none
      • at 21.5B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
      • a safety classifier built on the gpt-oss architecture: it labels content against a policy supplied at inference time rather than answering questions