ai/gpt-oss-safeguard Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务
ai/gpt-oss-safeguard用于基于策略的文本分类和执行一系列基础安全任务的安全推理模型，基于gpt-oss构建，提供可解释的推理过程，支持自定义安全策略，适用于LLM内容过滤、在线内容标记等安全场景。
GPT‑OSS-safeguard
Unsloth的GGUF版本
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gpt-oss-safeguard-120b和gpt-oss-safeguard-20b是基于gpt-oss构建的安全推理模型。通过这些模型，您可以根据提供的安全策略对文本内容进行分类，并执行一系列基础安全任务。这些模型专为安全用例设计，对于其他应用，建议使用gpt-oss模型。
本模型gpt-oss-safeguard-20b（210亿参数，36亿激活参数）可在16GB显存的GPU上运行。更大模型可查看gpt-oss-safeguard-120b（1170亿参数，51亿激活参数）。
两个模型均基于我们的harmony响应格式训练，仅应配合harmony格式使用，否则无法正常工作。
主要特点
- 训练用于安全推理：针对安全推理进行训练和调优，可适应LLM输入输出过滤、在线内容标记和用于信任与安全用例的离线标记等场景。
- 自定义策略支持：能够解读您编写的策略，无需大量工程工作即可跨产品和用例实现通用化。
- 可解释的决策过程：完全访问模型的推理过程，便于调试并增强对策略决策的信任。请注意，原始思维链（Raw CoT）仅面向开发人员和安全从业者，不应用于普通用户或安全场景之外的用途。
- 推理强度可配置：根据具体用例和延迟需求，轻松调整推理强度（低、中、高）。
- 宽松的Apache 2.0许可：无copyleft限制或专利风险，可自由构建，非常适合实验、定制和商业部署。
推理示例
您可以按照相关指南中描述的gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的使用方式来使用gpt-oss-safeguard-120b和gpt-oss-safeguard-20b。我们还提供了详细的提示词指南，介绍如何制定策略并与模型配合使用。
可用模型变体
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/gpt-oss-safeguard:20Bai/gpt-oss-safeguard:20B-UD-Q4_K_XLai/gpt-oss-safeguard:latest | 200亿 | MOSTLY_Q4_K_M | 131K tokens | 11.96 GiB | 11.04 GB |
ai/gpt-oss-safeguard:120B-UD-Q4_K_XL | 1200亿 | MOSTLY_Q4_K_M | 131K tokens | 47.44 GiB | 46.42 GB |
ai/gpt-oss-safeguard:20B-F16 | 200亿 | MOSTLY_F16 | 131K tokens | 13.25 GiB | 12.83 GB |
ai/gpt-oss-safeguard:20B-MXFP4 | 200亿 | MOSTLY_MXFP4 | 131K tokens | 12.19 GiB | 11.27 GB |
ai/gpt-oss-safeguard:20B-UD-Q8_K_XL | 200亿 | MOSTLY_Q8_0 | 131K tokens | 12.69 GiB | 12.28 GB |
¹：显存基于模型特性估算。
latest→20B
使用Docker Model Runner运行此AI模型
运行模型：
bashdocker model run ai/gpt-oss-safeguard
加入ROOST模型社区
gpt-oss-safeguard是Robust Open Online Safety Tools (ROOST)模型社区的合作伙伴模型。ROOST模型社区（RMC）是由安全从业者组成的团体，致力于探索开源AI模型以保护在线空间。作为RMC模型合作伙伴，OpenAI致力于整合用户反馈，共同迭代未来版本，以推进开放安全领域的发展。访问RMC GitHub仓库了解更多合作细节和参与方式。
资源
- 试用gpt-oss-safeguard
- OpenAI博客
- Unsloth Dynamic 2.0 GGUF
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oldzhang
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