GPT-OSS erschien vor einem Jahr in zwei Varianten – 20B und 120B Parameter – und hat sich in der r/LocalLLaMA-Community als dauerhafter Favorit für lokale Deployments etabliert. Nutzer arbv hebt besonders die 120B-Variante hervor, die er nach wie vor regelmäßig einsetzt. Als direkter Konkurrent wird Qwen 3.5 122B genannt, der jedoch trotz vergleichbarer Fähigkeiten deutlich langsamer arbeite (aktiver Parameterbereich: A10B) und bislang kein local-friendly Quantisierungsformat wie MXFP4 erhalten hat. NVIDIAs Nemotron 3 Super wird kritisch bewertet: Es sei architekturell zwar moderner, aber langsamer (A12B) und fühle sich wie ein GPT-OSS-120B-Klon an. Mistral 4 Small schneide ebenfalls nicht besser ab – weniger Reasoning, ohne klaren Intelligenzvorsprung. Vor diesem Hintergrund veröffentlichte arbv auf HuggingFace ein überarbeitetes Jinja-Template für GPT-OSS, das auf der Unsloth-Vorlage basiert und zusätzliche TypeError-Fixes sowie konfigurierbare Token-Smuggling-Schutzmaßnahmen integriert. Das Template richtet sich an Nutzer, die GPT-OSS mit Function-Calling-Workflows oder Tool-Call-Pipelines betreiben und bislang mit Fehlern zu kämpfen hatten.