OpenAI推出gpt-oss-120b与20b，开发者迎狂欢

快速阅读: 7月11日，美国旧金山，OpenAI推出开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，参数分别为1170亿和210亿，支持本地部署和商业用途，旨在加速AI技术普及与创新，应对开源竞争。

7月11日，美国旧金山，OpenAI宣布推出两款开源权重语言模型——gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。这是OpenAI自2019年发布GPT-2以来首次回归开源领域。此举不仅标志着OpenAI战略的重大转向，也为全球AI开发者提供了强大的推理工具，加速AI技术的普及与创新。

OpenAI在官方公告中表示，gpt-oss-120b和gpt-oss-20b采用Apache2.0许可证发布，允许开发者自由下载、修改和用于商业用途。这两款模型分别为1170亿参数和210亿参数的混合专家（MoE）架构，分别激活51亿和36亿参数，兼顾高效推理与低资源消耗。

gpt-oss-120b能够在单个NVIDIA H100 GPU（80GB内存）上运行，适用于数据中心或高端企业场景，性能接近OpenAI的专有模型o4-mini，尤其在竞赛编程（Codeforces）、通用问题解决（MMLU、HLE）及健康相关查询（HealthBench）方面表现突出。

gpt-oss-20b仅需16GB内存即可在边缘设备上运行，适用于本地推理和设备端应用，性能媲美o3-mini，特别是在竞赛数学（AIME2024&2025）等领域表现优异。

这些模型支持长达128k token的上下文长度，采用交替密集和局部带状稀疏注意力机制，并使用分组多查询注意力技术以提升推理效率。OpenAI还开源了“o200k_harmony”分词器，进一步降低开发门槛。

OpenAI在发布中强调，安全是gpt-oss系列的核心原则。针对开源模型可能被恶意微调的风险，OpenAI对gpt-oss-120b进行了对抗性微调测试，并通过其“准备框架”验证，确认即使经过恶意优化，模型在生物、化学及网络安全领域也未达到高风险能力水平。外部安全专家的审查进一步提升了模型的安全标准。

OpenAI呼吁开发者在使用模型时，结合自身需求实施额外安全措施，以应对多样化应用场景中的潜在风险。模型卡和研究论文中详细披露了安全测试结果，为开源社区提供了透明参考。

OpenAI此举被认为是应对开源领域竞争的战略调整。近年来，Meta、DeepSeek等公司通过开放模型抢占市场，迫使OpenAI重新审视其闭源策略。OpenAI首席执行官Sam Altman在Reddit AMA中曾表示，公司过去的开源路线“走错了方向”，此次发布则是兑现其回归开源承诺的第一步。

同时，gpt-oss系列满足了企业对本地化部署和数据隐私的需求。金融、医疗、法律等高监管行业可将模型部署在私有服务器上，避免数据泄露风险。OpenAI还与瑞典国家人工智能中心AI Sweden等机构合作，探索区域性微调以提升模型在特定语言和文化背景下的表现。

gpt-oss系列支持多种开发框架，如Transformers、vLLM、Ollama和llama.cpp，开发者可通过Hugging Face、GitHub等平台下载模型权重，并利用OpenAI提供的参考代码快速上手。模型内置链式推理（Chain-of-Thought）、工具调用（支持Python代码执行、网页搜索等）及结构化输出（JSON、YAML等），特别适合构建智能体工作流。

此外，模型支持三种推理等级（低、中、高），开发者可根据任务需求平衡速度与精度。

gpt-oss的发布不仅为开发者提供了高性能、低成本的AI工具，也对AI行业格局产生了深远影响。相较于Meta的Llama或DeepSeek的R1，gpt-oss在推理能力和工具使用上具有明显优势，但其文本单模态的限制也意味着需通过API调用补充多模态功能。

OpenAI表示，未来将根据社区反馈持续优化gpt-oss系列，但未承诺具体更新计划。业内专家认为，此举可能推动更多企业采用混合AI策略，即结合开源模型与云端服务，兼顾成本与灵活性。

(以上内容均由Ai生成)