Analyses Frameworks d'agents et automatisation
OpenGPT-OSS 20B : test et guide pour le faire tourner en local avec Ollama
Par Andrew Miller ·
Article archivé. Écrit en août 2025 ; les prix, les modèles et les fonctionnalités ont pu changer depuis. Pour la situation actuelle, consultez notre test actuel de gpt-oss-20b.
Faire tourner un modèle de langage performant sur votre propre machine impliquait autrefois de se contenter d'un modèle très en retard sur les versions hébergées. OpenGPT-OSS est la famille de modèles à poids ouverts d'OpenAI, publiée en tailles de 20B et 120B paramètres sous licence Apache 2.0. Ces modèles prennent en charge le raisonnement en chaîne de pensée, l'utilisation d'outils à la manière d'un agent et l'affinage via PFT.
La version 20B est disponible via Ollama, tourne sur un GPU grand public récent et prend en charge des formats quantifiés comme le MXFP4, qui réduisent la mémoire nécessaire.
Ce qu'il fait bien
| Capacité | Performance |
|---|---|
| Raisonnement en chaîne de pensée | Solide |
| Génération et débogage de code | Correct |
| Planification de tâches et d'horaires | Précise |
| Simplification de textes | Claire |
| Prise en charge multilingue | Inégale |
| Garde-fous et filtres de sécurité | Prudents (20B), plus lâches (120B) |
| Performances en version quantifiée | Conserve l'essentiel de sa qualité |
Ce qu'il vous faut
- Système : Linux, macOS ou Windows (via Ollama)
- RAM : 16GB ou plus recommandés
- GPU : 16GB de VRAM (NVIDIA de préférence), ou CPU uniquement, plus lent
- Stockage : environ 13GB pour le modèle 20B
L'installer avec Ollama
1. Installer ou mettre à jour Ollama
Linux :
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
macOS :
brew install ollama
Windows : téléchargez l'installeur Windows sur ollama.com et lancez-le.
Il vous faut Ollama v0.1.11 ou plus récent ; les versions plus anciennes ont du mal à télécharger le modèle.
2. Lancer le modèle
ollama run open-gpt-oss
Cette commande télécharge le modèle 20B quantifié (environ 13GB), vérifie sa somme de contrôle et ouvre une session de chat dans votre terminal.
3. Facultatif : ajouter une interface dans le navigateur avec Open WebUI
pip install open-webui
open-webui serve
Ouvrez ensuite http://localhost:3000 dans votre navigateur, où le modèle devrait être chargé et prêt à discuter.
Ses résultats sur des tâches réelles
D'après les premiers essais sur une RTX A6000 :
| Tâche | Résultat |
|---|---|
| Raisonnement mathématique | A résolu les problèmes avec des étapes correctes |
| Code de kernel CUDA | A écrit et expliqué un kernel matriciel pour GPU |
| Planification de voyage | A produit un itinéraire réaliste de 10 jours avec un budget en AU$ |
| Planning du personnel | A construit un planning qui respectait les contraintes, avec des notes |
| Traduction | Inégale ; les langues connues s'en sortaient mieux |
| Philosophie et littérature | A expliqué clairement la théorie des intelligences multiples |
| Garde-fous | Le modèle 20B a refusé les consignes inappropriées |
| Usage de VRAM (MXFP4) | Environ 15GB |
Le hic : les sorties multilingues sont inégales, et le modèle 20B manque d'humour et de registre créatif.
Notre avis : comme substitut local à un assistant de classe GPT-3.5, le modèle 20B justifie ses 13GB. Il convient au raisonnement, à la programmation et au travail hors ligne sur une seule carte de 16GB, avec des filtres de sécurité plutôt prudents.
Liens
- Ollama : https://ollama.com
- Fiche du modèle sur Hugging Face : OpenGPT-OSS-20B