OpenAI’s premier GPT model family leads the industry, highlighted by the GPT OSS 120B which achieves near-parity with OpenAI o4-mini on core reasoning benchmarks while running efficiently on a single 80GB GPU. Perfectly optimized for vibecoding and complex logic operations, this model balances top-tier intelligence with hardware accessibility for modern developers and AI-driven web development.
เรากำลังเก็บรายละเอียดสุดท้ายของคอลเลกชันนี้ — ในระหว่างนี้ ลองสำรวจคอลเลกชันที่คล้ายกันด้านล่าง
Atlas Cloud มอบโมเดลสร้างสรรค์ล้ำสมัยชั้นนำของอุตสาหกรรมให้กับคุณ

Cutting-edge models that set global benchmarks in reasoning, multimodality, and AI safety.

Optimized families like GPT-4.1 mini and GPT-5 nano balance accuracy, speed, and cost.

APIs powering millions of daily requests across diverse platforms and industries.

Choice of flagship, mini, and nano models for every workload and budget.

SLAs, monitoring, and compliance-ready logging trusted by Fortune 500 companies.

Access to open-source models (gpt-oss-20b, gpt-oss-120b) for transparency and customization.
ต้นทุนต่ำที่สุด
| โมเดล | คำอธิบาย |
|---|---|
| GPT OSS 120B | GPT OSS 120B คือ LLM ประสิทธิภาพสูงที่เน้นการใช้เหตุผล ผสานรวมสถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับปรุงเข้ากับความสามารถในการประมวลผลบริบทขนาด 131.07K ที่แข็งแกร่ง สามารถทำงานได้ใกล้เคียงกับ OpenAI o4-mini บน GPU ขนาด 80 GB เพียงตัวเดียว โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับการพัฒนาแบบวนซ้ำอย่างรวดเร็ว ซึ่งรวมถึง vibecoding และการดำเนินการเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยตรรกะที่ซับซ้อน |
การผสมผสานโมเดลขั้นสูงกับแพลตฟอร์มเร่งความเร็ว GPU ของ Atlas Cloud มอบความเร็ว ความสามารถในการปรับขนาด และการควบคุมเชิงสร้างสรรค์ที่ไม่มีใครเทียบได้สำหรับการสร้างภาพและวิดีโอ

GPT OSS 120B แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการควบคุมทิศทางที่ยอดเยี่ยม โดยปฏิบัติตาม System Prompts ที่ซับซ้อนอย่างเคร่งครัดเพื่อรับประกันความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์อย่างสมบูรณ์ ด้วยการใช้สถาปัตยกรรม Alignment ที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างละเอียด ผู้ใช้จึงสามารถบังคับใช้รูปแบบ ข้อจำกัด และความแตกต่างทางสไตล์ที่เฉพาะเจาะจงได้โดยไม่มีความคลาดเคลื่อนของตัวอักษร (Zero Character Drift) นี่คือตัวเลือกที่ชัดเจนสำหรับ Autonomous Agents, การดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง และสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีความสำคัญต่อภารกิจ

GPT OSS 120B เผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้อย่างไม่จำกัดและสามารถปรับแต่ง (fine-tuning) แบบส่วนตัวได้โดยไม่มีค่าธรรมเนียมต่อโทเค็น ซึ่งต่างจาก API แบบปิดซอร์ส ตรงที่ช่วยให้สามารถโฮสต์ภายในเครื่องบน GPU ขนาด 80 GB ตัวเดียว เพื่อเก็บรักษาข้อมูลกรรมสิทธิ์ที่ละเอียดอ่อนไว้ภายในองค์กร (on-premises) ได้อย่างสมบูรณ์ กรอบการทำงานนี้มอบอิสระทางกฎหมายและทางเทคนิคในการสร้าง แก้ไข และขยายซอฟต์แวร์สแต็กที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ด้วยความสามารถที่เกือบเทียบเท่ากับ OpenAI o4-mini โมเดลขนาด 120B พารามิเตอร์นี้มีความโดดเด่นในการจัดการกับการสังเคราะห์โค้ดที่ซับซ้อนและการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากระบบการให้เหตุผล (reasoning engine) สำหรับ "vibe coding" ซึ่งคือการแปลแนวคิดจากภาษาธรรมชาติให้กลายเป็นเว็บแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงโดยตรงผ่านการใช้คำสั่ง (prompting) แบบวนซ้ำ นี่คือโซลูชันความเร็วสูงสำหรับการแก้ไขจุดบกพร่อง (debug) ของตรรกะที่ซ้อนทับกันและการจัดการเวิร์กโฟลว์การจัดตารางงานที่ซับซ้อน
ค้นพบกรณีการใช้งานจริงและเวิร์กโฟลว์ที่คุณสามารถสร้างด้วยตระกูลโมเดลนี้ — ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาและระบบอัตโนมัติไปจนถึงแอปพลิเคชันระดับโปรดักชัน
GPT OSS 120B ช่วยให้วิศวกรสามารถแก้ปัญหาความท้าทายด้าน "vibecoding" ได้โดยการแปลงแนวคิดทางสถาปัตยกรรมระดับสูงให้เป็นส่วนประกอบ Python หรือ React ที่พร้อมใช้งานในระดับโปรดักชัน เครื่องมือให้เหตุผล (Reasoning engine) ของโมเดลสามารถจัดการกับการขึ้นต่อกันที่ซ้อนทับกัน (nested dependencies) และกรณีขอบเขต (edge cases) ที่มักทำให้โมเดลขนาดเล็กสะดุด เพื่อให้มั่นใจว่าการสังเคราะห์โค้ดแบบหลายขั้นตอนยังคงทำงานได้ดี ด้วยการรองรับการพิสูจน์อัลกอริทึมและการจัดตารางงานที่ซับซ้อน นี่จึงเป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้าง MVP ทางเทคนิค, สคริปต์ QA อัตโนมัติ, และเว็บแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก
ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ทีมงานสามารถโฮสต์ GPT OSS 120B บน GPU ขนาด 80 GB ตัวเดียวเพื่อประมวลผลข้อมูลภายในที่ละเอียดอ่อนโดยไม่มีความเสี่ยงจากการรั่วไหลบนคลาวด์ การตั้งค่านี้ช่วยให้สามารถทำ Fine-tuning ภายในเครื่องแบบถาวรบนฐานโค้ดภายในเฉพาะกลุ่มหรือบันทึกทางการแพทย์ได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย API ต่อโทเค็นซ้ำๆ โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเครื่องมือภายในที่มีความปลอดภัยสูงและความช่วยเหลือด้าน AI แบบออฟไลน์ โดยมอบอำนาจธิปไตยเหนือค่าน้ำหนัก (Weight) อย่างเต็มที่ รองรับระบบ RAG ส่วนตัวและสแต็กซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์แบบกำหนดเอง
GPT OSS 120B ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแปลงเอกสารที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้างให้เป็น JSON หรือ Markdown ที่มีการจัดรูปแบบอย่างเคร่งครัดโดยปราศจาก "ความคลาดเคลื่อนของคำสั่ง" (instruction drift) ด้วยการยึดหน้าต่างบริบทขนาด 131.07K ไว้อย่างแน่นหนาด้วยกฎระบบที่เข้มงวด โมเดลจึงรับประกันว่าฟิลด์ต่างๆ จะไม่ถูกสร้างขึ้นมาเอง (hallucinated) หรือถูกข้ามไปในระหว่างการประมวลผลรูปแบบยาว เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานอัตโนมัติของ CRM และการแท็กเนื้อหาอัตโนมัติ โดยยังคงรักษาขอบเขตตรรกะที่ปลอดภัยในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสนับสนุนการรวม API และการป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้
ดูว่าโมเดลจากผู้ให้บริการต่างๆ เปรียบเทียบกันอย่างไร — เปรียบเทียบประสิทธิภาพ ราคา และจุดแข็งเฉพาะตัวเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
| โมเดล | บริบท | เอาต์พุตสูงสุด | ข้อมูลนำเข้า | การวางตำแหน่ง |
|---|---|---|---|---|
| GPT OSS 120B | 131.07K | 131.07K | ข้อความ | LLM ด้านการใช้เหตุผลประสิทธิภาพสูง |
| GLM-5 | 202.75K | 202.75K | ข้อความ | โมเดลพื้นฐานเรือธง |
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | ข้อความ | เรือธงทั่วไป |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | ข้อความ | การเขียนโค้ดแบบ Agentic ระดับ SOTA |
Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.
Sign up at atlascloud.ai and complete verification. New users receive free credits to explore the platform and test models.
การรวมโมเดล OpenAI LLM Models ขั้นสูงเข้ากับแพลตฟอร์มที่เร่งด้วย GPU ของ Atlas Cloud ให้ประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยาย และประสบการณ์นักพัฒนาที่ไม่มีใครเทียบได้
เวลาแฝงต่ำ:
inference ที่ปรับแต่ง GPU เพื่อการตอบสนองแบบเรียลไทม์
API แบบรวมศูนย์:
รัน OpenAI LLM Models, GPT, Gemini และ DeepSeek ด้วยการเชื่อมต่อเดียว
ราคาโปร่งใส:
ชำระเงินต่อโทเค็นที่คาดเดาได้พร้อมตัวเลือก serverless
ประสบการณ์นักพัฒนา:
SDK, การวิเคราะห์, เครื่องมือปรับแต่ง และเทมเพลต
ความน่าเชื่อถือ:
ความพร้อมใช้งาน 99.99%, RBAC และการบันทึกที่พร้อมสำหรับการปฏิบัติตาม
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม:
SOC 2 Type II, สอดคล้อง HIPAA, อธิปไตยข้อมูลในสหรัฐอเมริกา
โมเดลนี้มีความสามารถเกือบเทียบเท่ากับ OpenAI o4-mini ในเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลหลักและคณิตศาสตร์ ในขณะที่ o4-mini เป็น API แบบปิด OSS 120B มอบความลึกซึ้งทางตรรกะที่เทียบเคียงได้ พร้อมประโยชน์เพิ่มเติมในการเข้าถึงน้ำหนักโมเดล (model weights) ได้อย่างสมบูรณ์
โมเดลนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ GPU 80 GB ตัวเดียว โดยหลีกเลี่ยงความซับซ้อนของระบบหลายโหนด (multi-node) อย่างไรก็ตาม เพื่อความสามารถในการปรับขยายได้ทันทีและการบำรุงรักษาเป็นศูนย์ เราขอแนะนำให้เข้าถึงผ่าน API บน Atlas Cloud
ใช่ โดยเปิดตัวภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ ดัดแปลง และเผยแพร่ได้อย่างไม่จำกัด โดยไม่มีค่าธรรมเนียมใบอนุญาตต่อโทเคน หรือการผูกขาดกับผู้ให้บริการ (vendor lock-in)
หน้าต่างบริบท (Context Window) ขนาด 131.07K ได้รับการออกแบบมาเพื่อความแม่นยำในการค้นคืนข้อมูลแบบ "งมเข็มในมหาสมุทร" สามารถประมวลผลไดเรกทอรีโปรเจกต์ทั้งหมดหรือคู่มือทางเทคนิคที่มีความยาวกว่า 100 หน้าได้ โดยยังคงรักษาความสอดคล้องทางตรรกะตลอดทั้งอินพุต
อย่างยิ่ง เอ็นจิ้นการให้เหตุผลได้รับการปรับแต่งมาอย่างละเอียดสำหรับการสังเคราะห์โค้ดแบบวนซ้ำ สามารถจัดการกับคอมโพเนนต์ React ที่ซ้อนกันและแบ็กเอนด์ Python ที่ซับซ้อนได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่าโมเดลระดับ 70B ทั่วไป ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การสร้างแอปจากภาษาธรรมชาติ
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.