■大きな方向転換。OpenAIがリリースしたオープン・ウェイト・モデル
2週間ほど前ですが、OpenAIからオープン・ウェイトな言語モデル「gpt-oss」がリリースされました。GPT2以来、クローズドなモデルしか提供して来なかったOpenAIとしては、大きな方向転換です。
モデルは（パラメータ数）20Bと120Bのモデルがありますが、一つのウェイトを4.25bitsにまで量子化（精度を落とすことにより圧縮すること）してあるため、それぞれ、16GB、80GBのメモリを搭載したGPUで動くように設計されています。
前者は比較的高性能なパソコンであれば十分に動く大きさ、後者は、NVIDIAのH100（80GB）を搭載したサーバー1台で動かすことを想定した大きさであり、とても良く考えられています。
Metaは、Llama3.1までは243GBのメモリが必要な405Bモデルをオープン・モデル化していましたが、1つのH100に収まらないモデルを動かすのは簡単ではなく、かといって、OpenAIやAnthropicの最新のモデルには敵わない、中途半端なモデルになっていました。
OpenAIは、その辺りの失敗を踏まえた上で、手軽に動かせる20Bを、手軽にパソコン上で動かすモデルとして、120Bモデルを、企業が専用サーバーを設置して動かすモデルとして、それぞれちょうど良い大きさです。
ここでいう必要なメモリとは、GPUから直接アクセスできるメモリのことで、NVIDIAのGPUを搭載したWindowsパソコンの場合、本体側にいくらメモリを搭載していても、GPU側に十分なメモリがなければまともに動きません。
それと比べると、CPUからもGPUからもアクセスできるUnified Memoryを搭載したMacの設計の素晴らしさが際立ちます（QualcommがCoPilot+ PC向けに提供しているSnapdragon X Eliteも、GPUとCPUがメモリを共有する仕組みです）。
ちなみに、以前にも書きましたが、NVIDIAはデスクトップパソコン向けのGPUのメモリ容量を意図的に低く抑えています（GeForce RTX 5090の場合32GB）。これは安価なデスクトップパソコン向けのGPUをサーバーで使われることを嫌った措置です。これによりNVIDIAは、サーバー向けのGPUを高い粗利益率で販売することが可能になっています。
しかし、ここに来て、「NVIDIA DGX Spark」という最新のGPUを搭載したパソコンを発売することを決めました（私はすぐに予約しましたが、まだ入手できる気配はありません）。搭載しているメモリは、128GBと、大きい方のモデル（120Bパラメータ、80GB必要）を動かすのに十分な大きさです。
いずれにせよ、OpenAIによるオープン・モデルは、とても良いバランスのモデルであり、NVIDIAによる「DGX Spark」のリリースや、次世代WindowsパソコンであるCopilot+ PCの普及と共に、オープン・モデルを自分のマシン、もしくは会社が管理するサーバーで走らせる時代を加速することになると思います。
【参考資料】
- Ollama: OpenAI gpt-oss
- OpenAI: Introducing gpt-oss
- NVIDIA: OpenAI’s New Open Models Accelerated Locally on NVIDIA GeForce RTX and RTX PRO GPUs
（本記事は『週刊 Life is beautiful』2025年8月19日号の一部抜粋です。「Cognifiber」や「私の目に止まった記事（中島氏によるニュース解説）」、読者質問コーナー（今週は16名の質問に回答）などメルマガ全文はご購読のうえお楽しみください。初月無料です ※メルマガ全体 約1.7万字）
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