OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b

OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b est un LLM d’OpenAI sorti le 29 octobre 2025. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 131 072 tokens, adaptée aux entrées longues, et par un positionnement tarifaire très économique.

OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b est un LLM d’OpenAI sorti le 29 octobre 2025. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 131 072 tokens, adaptée aux entrées longues, et par un positionnement tarifaire très économique.

Son profil Benchable montre un modèle homogène, avec des résultats particulièrement solides en Email Classification (Baseline) et en Coding (Baseline). Son prix se situe 96% sous la moyenne des LLM similaires, et environ 64.4 fois sous celui des modèles frontière.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurOpenAI
Date de sortie29 octobre 2025
Multimodalnon
Fenêtre de contexte131 072 tokens
Modalités (entrée → sortie)text → text

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : Email Classification (Baseline)99,0 %24ᵉ / 254benchable✅ Mesuré
Benchable : Ethics (Baseline)98,0 %161ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : General Knowledge (Baseline)97,0 %158ᵉ / 250benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)95,0 %24ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)94,0 %61ᵉ / 239benchable✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)89,0 %114ᵉ / 217benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)86,0 %168ᵉ / 229benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)69,0 %98ᵉ / 252benchable✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Benchable : Email Classification (Baseline)

nova-premier-v199 %
▶ gpt-oss-safegua…99 %
WizardLM-2 8x22B95 %

Benchable : Ethics (Baseline)

Qwen2.5 72B Instruct100 %
▶ gpt-oss-safegua…98 %

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
Groq0,075 $0,3 $0,0375 $

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 96 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 64,4 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,01 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable2 min 09 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b affiche ses meilleurs classements sur Email Classification (Baseline) et Coding (Baseline), deux domaines où il se place dans le haut du tableau Benchable. Les scores restent élevés sur Ethics (Baseline), General Knowledge (Baseline) et Reasoning (Baseline), ce qui indique un profil généraliste plutôt équilibré. La grande fenêtre de contexte renforce l’intérêt du modèle pour les tâches portant sur des documents longs ou des échanges étendus. Le prix constitue un autre point fort net : le modèle est classé très économique, très en dessous de la moyenne des LLM similaires et nettement moins cher que les modèles haut de gamme.

Limites et points d'attention. Les classements Benchable sont plus modestes en Ethics (Baseline), General Knowledge (Baseline) et Mathematics (Baseline), malgré des scores bruts élevés, ce qui montre une concurrence dense sur ces catégories. Mathematics (Baseline) ressort comme le point le moins favorable du profil mesuré. Les informations disponibles reposent sur deux sources concordantes, mais les faits fournis ne décrivent ni modalités d’entraînement, ni capacités spécialisées au-delà des benchmarks listés. Le modèle convient surtout aux usages recherchant un LLM économique, à large contexte, avec de bons repères en classification, code et raisonnement général.


Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).