Open gewinnt immer.

Ist GPT-5 ein guter Meilenstein, um endlich von der Bezeichnung "Modelle" abzusehen und zwischen Chatbots, APIs, Modellgewichten zu differenzieren und entsprechend zu vergleichen/bewerten? Es macht keinen Sinn, die Ausgaben von Chatbots (die das Ergebnis von Dutzenden verschiedener Modellgewichte sein können) mit den Ausgaben eines einzelnen Modellgewichts zu vergleichen, es ist wie der Vergleich eines Autos mit einem Motor (Buch von @random_walker @sayashk)

BOOOOM! Du kannst jetzt @OpenAI gpt-oss 20B nativ in @GoogleColab T4 KOSTENLOS ausführen! 🔥 Angetrieben von Transformers ⚡ Die Einrichtung dauert ein wenig, da alles auf dem neuesten Stand der Technik ist, aber sobald es erledigt ist, sollte es wie erwartet funktionieren. Link zu unserem Kochbuch in den Kommentaren 👇

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Kann selbst an meinem freien Abend keine Ruhe finden!

Leichte nächtliche Lektüre

Beide gpt-oss Modelle sind auf @huggingface unter 2 Millionen Modellen auf Platz #1 und #2 im Trend! 🤗 Vielen Dank an die Open-Source-AI-Community für eure Unterstützung seit dem Start. Wir verfolgen die Diskussionen und werden uns einbringen, wenn wir können – zögert nicht, Fragen zu stellen, Ideen zu teilen und zu zeigen, was ihr entwickelt!

Tolle Perspektive und Tipps von @ClementDelangue zu den frühen Tagen von gpt-oss. Starke Grundlagen zu schaffen, braucht Zeit, und wir freuen uns, mit Inferenzanbietern und @huggingface zusammenzuarbeiten, um diesen Modellen zu helfen, ihre beste Leistung zu erbringen. Bitte gebt weiterhin euer Feedback!

Es gibt viele widersprüchliche Meinungen zu gpt-oss (yay Open-Source im Rampenlicht)! Wir betreiben die offizielle @openai-Demo mit HF-Inferenzanbietern, dank @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc und @togethercompute, sodass wir einen Platz in der ersten Reihe haben, um zu sehen, was passiert. Etwas, das man sich merken sollte: Die Inferenz für neue, offene Modelle an der Grenze ist nicht einfach, insbesondere mit einem neuen Format wie Harmony und dem Interesse, das gpt-oss gleich zu Beginn erhält. Frühe Spitzen können vorübergehend die Qualität, Genauigkeit und das allgemeine "Vibe" beeinträchtigen, insbesondere 24 Stunden nach der Veröffentlichung, wenn die Anbieter gegen die Uhr rennen und kaum Schlaf bekommen! Einige Ratschläge, um falsche Meinungen zu vermeiden: - Wenn es dir wichtig ist, die Vibes so schnell wie möglich zu bekommen, verwende ein gehostetes Setup, das dir eine Vielfalt von Anbietern wie HF-Inferenzanbieter bietet (und folge offiziellen Standardleitfäden ( - Wenn du kannst, probiere es auf deiner eigenen Hardware von den HF-Modellseiten (die in der Regel gute Wahrheitsquellen mit Transformatoren und vLLM sind (denk daran, dass du auch dort Fehler bei der Generierung machen kannst) - Entspanne dich und nimm X heiße Meinungen mit Vorsicht. Auch wenn die ersten Tage verwirrend sein können, ist die Stärke von Open-Source, dass es kein Schummeln gibt, sodass wir nach und nach alle Stärken und Einschränkungen dieser Modelle aufdecken werden! Persönlich denke ich, dass dies eine wegweisende Veröffentlichung des @OpenAI-Teams ist, an die wir uns in 10 Jahren wegen ihrer Auswirkungen erinnern werden. Ich kann es kaum erwarten zu sehen, was die Zukunft bringt 🚀🚀🚀