OpenAI가 다시 한 번 오픈소스로 돌아왔습니다! 오트만은 두 가지 새로운 모델을 출시한다고 발표했으며, 스마트폰과 노트북에서도 실행 가능합니다.

OpenAI가 다시 한 번 오픈소스로 돌아왔습니다! 오트만은 두 가지 새로운 모델을 출시한다고 발표했으며, 스마트폰과 노트북에서도 실행 가능합니다.

2025년 8월 6일 새벽(미국 동부 시간 8월 5일), OpenAI는 다시 한 번 AI 산업을 뒤흔들었습니다: 오픈소스로의 복귀를 선언하고 두 가지 새로운 대규모 언어 모델인 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b를 공개했습니다.

이 두 모델은 완전히 무료이며, 기업과 독립 개발자가 코드를 다운로드하고 필요에 따라 수정할 수 있습니다. 또한 최대 프라이버시를 보장하기 위해 로컬에서 실행 가능하며, 고성능 노트북과 스마트폰에서도 실행 가능합니다.

이는 2019년 GPT-2 오픈소스화 이후 6년 만에 해당 기업이 오픈소스 생태계로 돌아온 것입니다. 주목할 점은 이 두 모델이 오픈 웨이트(open-weight) 대형 언어 모델로, 훈련 데이터와 전체 훈련 코드는 제공되지 않지만, 가중치는 공개적으로 접근 가능하며 다운로드 및 자체 배포가 가능합니다. 라이선스는 Apache 2.0입니다.

모델 사양 및 성능 특징:
두 가지 다른 시나리오에 적용 가능

gpt-oss-120b: 이 모델은 총 117억 개의 파라미터를 보유하고 있으며, 각 토큰당 51억 개의 파라미터를 활성화합니다. 고도의 추론 능력이 필요한 생산 환경 및 일반적인 시나리오에 적합하며, 단일 80GB 메모리 GPU인 Nvidia H100에서 효율적으로 실행됩니다.

gpt-oss-20b: 총 파라미터 210억 개, 각 토큰당 36억 개의 파라미터를 활성화하며, 저지연, 로컬화 또는 전문 시나리오를 위해 설계되었습니다. 16GB 메모리만으로 에지 디바이스(예: 소비자용 노트북 또는 데스크톱)에서 실행 가능합니다.

두 모델 모두 순수 텍스트 언어 모델로, 텍스트 처리, 코드 생성, 수학 문제 해결 등 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다.

OpenAI는 동시에 34페이지 기술 보고서를 발표했습니다.

기술 보고서에 따르면, gpt-oss-120b는 다수의 벤치마크 테스트에서 전용 모델 o4-mini와 맞먹거나 초과하는 성능을 보여주었습니다. 이는 프로그래밍 경진대회(Codeforces), 일반 문제 해결(MMLU와 HLE), 도구 호출(TauBench), 건강 관련 질의(HealthBench), 수학 경진대회(AIME 2024 & 2025) 등을 포함합니다.

일부 테스트에서는 성능이 플래그십 모델 GPT-4o를 초과하기도 했습니다. 더 작은 gpt-oss-20b는 o3-mini와 유사한 성능을 보여주며, AIME와 HealthBench 등 일부 테스트에서는 더 우수한 성과를 거두었습니다.

두 모델은 다국어 처리를 지원하며, 특히 STEM, 프로그래밍 및 일반 지식 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다.

OpenAI는 현지화 미세 조정(예: 스웨덴 정부와의 협력을 통한 스웨덴어 최적화 버전)을 통해 특정 언어나 지역의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다고 밝혔습니다. 또한 모델은 체인드 추론(CoT)을 지원하며, 도구 호출, 소량 데이터 함수 호출 및 구조화된 출력을 동시에 지원해 복잡한 에이전트 작업에 특히 적합합니다.

기술 아키텍처:
혼합 전문가(MoE) 아키텍처, 배포 비용이 낮음

gpt-oss 모델은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 채택했으며, Transformer 프레임워크를 기반으로 밀집 주의력과 지역적 밴드형 희소 주의력 메커니즘을 번갈아 사용합니다. 그룹 다중 쿼리 주의력(그룹 크기 8)과 회전 위치 인코딩(RoPE)을 결합하여 효율적인 추론과 메모리 활용을 실현하며, 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 길이(약 300~400페이지 소설 텍스트)를 지원합니다.

모델은 오픈소스 o200k_harmony 분할기를 사용하며, 이는 OpenAI o4-mini 및 GPT-4o 분할기의 슈퍼셋입니다. GitHub에 동시에 공개되었습니다.

개발자는 지연 시간과 성능 요구사항에 따라 저, 중, 고 세 가지 추론 입력 설정을 통해 유연하게 조정할 수 있습니다. 모델은 CoT 출력에 대한 직접적인 감독 훈련을 수행하지 않아 추론 과정의 투명성을 유지하며, 디버깅 및 안전 모니터링이 용이합니다.

모델은 원생 MXFP4 양자화 기술을 채택해 gpt-oss-120b는 단일 H100 GPU에서 실행 가능하며, gpt-oss-20b는 16GB 메모리만으로 배포 가능해 하드웨어 요구사항을 크게 낮췄습니다.
유연한 라이선스:
무료 다운로드, 미세 조정 가능, 로컬 실행 지원
gpt-oss 시리즈는 Apache 2.0 라이선스를 채택했으며, 중국 오픈소스 모델(예: DeepSeek, Qwen 3)과 동일합니다. Copyleft 제한이나 특허 위험이 없으며, Meta Llama의 복잡한 라이선스(월 활성 사용자 7억 명 초과 시 요금 부과)에 비해 기업 친화적입니다.

모든 소비자, 개발자 또는 기업은 모델을 무료로 다운로드할 수 있으며, 매개변수 수준에서 미세 조정하여 특정 용도에 맞게 조정하고 상업적 서비스나 수익 창출에 사용할 수 있으며, OpenAI에 비용을 지불할 필요가 없습니다.

더 중요한 점은 모델이 로컬 실행을 지원하며 네트워크 연결이 필요하지 않다는 점입니다. 데이터는 클라우드에 업로드되지 않아 금융, 의료, 법률, 군사 및 정부 등 엄격한 데이터 개인정보 보호가 요구되는 산업의 요구사항을 충족합니다.이전에는 ChatGPT 또는 OpenAI API 사용자의 데이터가 클라우드에 업로드되어야 했으며, 정부 기관의 데이터 요청 위험이 있었습니다.

gpt-oss의 로컬 실행 기능은 개인정보 보호에 민감한 사용자에게 강력한 해결책을 제공합니다. 그러나 외부 도구(예: 웹 검색)와 연결 시 제3자 서비스로 인해 개인정보 위험이 발생할 수 있습니다.

왜 다시 오픈소스로 돌아왔나요:
글로벌 열풍은 막을 수 없습니다
OpenAI가 마지막으로 완전히 오픈소스 모델을 발표한 것은 2019년의 GPT-2였으며, 이후 유료 전용 모델에 집중해 전 공동 창업자 엘론 머스크 등으로부터 오픈소스 사명을 저버렸다는 비판을 받았습니다.

Altman은 2025년 2월 Reddit AMA에서 유감을 표명하고 3월에 새로운 오픈소스 모델을 출시하겠다고 약속했으나, 계획은 7월로 연기되어 오늘에 이르렀습니다.

이번 오픈소스로의 복귀는 전 세계 오픈소스 AI 열풍에 대한 응답입니다.2025년 초부터 중국(DeepSeek R1, Qwen 3, Kimi K2, GLM-4.5), 유럽(Mistral), 중동(Falcon 2/3)에서 출시된 오픈소스 모델의 성능이 독점 모델에 근접했으며, 거의 사용 제한이 없습니다. Hugging Face 데이터에 따르면 Qwen2.5-7B, DeepSeek-R1 등 모델의 다운로드 수가 상위권을 차지하며 개발자의 열정을 반영하고 있습니다.

OpenAI의 ChatGPT 주간 활성 사용자는 7억 명에 달하며, 연간 매출은 130억 달러, 유료 기업 고객은 500만 명으로 증가했으며, 일일 메시지량은 30억 건을 초과했습니다.

최근 83억 달러의 자금 조달로 기업 가치가 3,000억 달러에 달했습니다. 그러나 오픈소스 모델의 무료 및 고성능은 유료 사용자를 분산시킬 수 있습니다. 경쟁사 Anthropic의 연간 매출은 50억 달러이며, API 매출(31억 달러)은 OpenAI보다 약간 높습니다.
오픈소스 모델의 부상은 OpenAI에게 핵심 문제를 제기합니다: 무료 모델의 성능이 독점 모델에 근접할 때, 사용자는 왜 계속 유료 서비스를 이용할까요?
오트만은 AI가 “측정할 수 없을 정도로 저렴해질 수 있다”고 언급했으며, 이는 AI 산업의 높은 평가에 도전이 될 수 있습니다.
OpenAI는 기업 맞춤형 서비스(예: 엔지니어 파견을 통한 배포 및 교육 지원, Palantir의 ‘전방 배치’ 모델과 유사)를 통해 새로운 수익원을 탐색 중입니다.
미래에는 AI 사용이 오픈소스 모델로 기울어질 가능성이 있으며, OpenAI는 편리한 인터페이스, 다모달 기능 또는 더 강력한 성능을 통해 유료 사용자 유인력을 유지해야 합니다.
모델 획득 방식과 보안 조치
gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b는 현재 다음과 같은 플랫폼에서 다운로드 가능하며, 전체 모델 가중치가 포함되어 있습니다:

Hugging Face: gpt-oss-120b (https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b), gpt-oss-20b (https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b)

GitHub: https://github.com/openai/gpt-oss

기술 보고서 및 모델 카드: https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

온라인 체험: https://gpt-oss.com/
https://gpt-oss.free/

모델은 Azure, AWS, Databricks, Cloudflare, Vercel, Together AI 및 OpenRouter 등 다양한 배포 플랫폼을 지원하며, NVIDIA, AMD, Cerebras는 하드웨어 최적화를 제공합니다. Microsoft는 ONNX Runtime을 통해 Windows GPU 지원을 제공합니다.

OpenAI는 50만 달러 규모의 Kaggle 레드 팀 챌린지를 출시하여 연구자들이 모델의 잠재적 위험을 탐구하도록 장려하며, 공개 보고서와 오픈소스 평가 데이터셋을 발표할 계획입니다. 이는 오픈소스 모델 안전 연구를 촉진하기 위한 조치입니다. 초기 채택자 중 AI Sweden, Orange 및 Snowflake는 OpenAI와 협력하여 현지화 미세 조정 및 안전 배포 사례를 탐구하고 있습니다.

안전성 평가 측면에서 OpenAI는 Preparedness Framework를 통해 안전 훈련을 수행하며, 사전 훈련 단계에서 화학, 생물학, 방사선 및 핵 위협(CBRN) 관련 데이터를 필터링하고, 심의 정렬 및 명령어 수준 등 사후 훈련 방법을 통해 유해한 출력을 제한합니다.

최악의 상황에서의 악용 위험을 테스트하기 위해 OpenAI는 gpt-oss-120b에 생물학 및 네트워크 보안 데이터를 대상으로 한 악의적인 미세 조정을 수행해 현실 공격 시나리오를 모방했습니다. 결과적으로, 도구 기능을 활성화하고 거부 응답 메커니즘을 비활성화한 상태에서도 모델은 생물학적 위험 및 네트워크 보안 분야에서 ‘고위험’ 임계값 아래의 성능을 보였으며, 이 결론은 세 개의 독립적인 전문가 그룹에 의해 검증되었습니다.

OpenAI는 SecureBio와 협력해 생물학 관련 벤치마크 테스트(예: HPCT 및 MBCT)를 수행했습니다. 결과는 미세 조정된 gpt-oss 모델의 성능이 o3에 근접했지만 고위험 분류에는 도달하지 않았습니다. 이러한 평가 결과는 모델의 공개 배포를 지원하며, 오픈소스 모델의 복잡한 분야에서의 안전성 연구를 촉진하는 것을 목표로 합니다.