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时隔五年之后，OpenAI 刚刚负责发布两款开源权重讲话模子—— gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，而上一次他们开源讲话模子，还要回首到 2019 年的 GPT-2。

OpenAI 是真 open 了。

而今天 AI 圈也炸药味十足，OpenAI 开源 gpt-oss、Anthropic 推出 Claude Opus 4.1（下文有细心报说念）、Google DeepMind 发布 Genie 3，三大巨头异途同归在归并天放出王炸，献艺了一出伟人打架。

OpenAI CEO Sam Altman（山姆 · 奥特曼）在酬酢媒体上的愉快言外之音：「gpt-oss 发布了！咱们作念了一个绽开模子，性能达到 o4-mini 水平，何况能在高端条记本上运行。为团队感到超等骄横，这是期间上的要紧胜利。」

模子亮点轮廓如下：

gpt-oss-120b：大型绽开模子，适用于坐褥、通用、高推理需求的用例，可运行于单个 H100 GPU（1170 亿参数，激活参数为 51 亿），设想用于数据中心以及高端台式机和条记本电脑上运行

gpt-oss-20b：中型绽开模子，用于更低蔓延、土产货或专科化使用场景（21B 参数，3.6B 激活参数），不错在大大量台式机和条记本电脑上运行。

Apache 2.0 许可证： 可解放构建，无需征服 copyleft 限度或记忆专利风险——相等妥贴实验、定制和交易部署。

可配置的推理强度： 凭据具体使用场景和蔓延需求，松驰调整推理强度（低、中、高）。竣工的念念维链： 全面看望模子的推理流程，便于调试并增强对输出拆伙的信任。此功能不妥贴展示给最终用户。

可微调： 通过参数微调，完全定制模子以得意用户的具体使用需求。

智能 Agent 智商： 操纵模子的原生功能进行函数调用、 网页浏览 、Python 代码扩充和结构化输出。

原生 MXFP4 量化： 模子使用 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行检会，使得 gpt-oss-120b 大要在单个 H100 GPU 上运行，gpt-oss-20b 模子则能在 16GB 内存内运行。

OpenAI 终于开源了，但这次真不太一样

从期间规格来看，OpenAI 这次确乎是「动真格」了，并莫得拿出缩水版的开源模子赧颜苟活，而是推出了性能直逼自家闭源旗舰的诚意之作。

据 OpenAI 官方先容，gpt-oss-120b 总参数目为 1170 亿，激活参数为 51 亿，大要在单个 H100 GPU 上运行，仅需 80 GB 内存，专为坐褥环境、通用应用和高推理需求的用例设想，既不错部署在数据中心，也能在高端台式机和条记本电脑上运行。

比拟之下，gpt-oss-20b 总参数目为 210 亿，激活参数为 36 亿，专门针对更低蔓延、土产货化或专科化使用场景优化，仅需 16GB 内存就能运行，这意味着大大量当代台式机和条记本电脑都能独霸。

凭据 OpenAI 公布的基准测试拆伙，gpt-oss-120b 在竞赛编程的 Codeforces 测试中进展优于 o3-mini，与 o4-mini 持平；在通用问题责罚智商的 MMLU 和 HLE 测试中相似突出 o3-mini，接近 o4-mini 水平。

在器具调用的 TauBench 评测中，gpt-oss-120b 相似进展优异，以致越过了像 o1 和 GPT-4o 这么的闭源模子；在健康接洽查询的 HealthBench 测试和竞赛数学的 AIME 2024 及 2025 测试中，gpt-oss-120b 的进展以致突出了 o4-mini。

尽管参数界限较小，gpt-oss-20b 在这些调换的评测中仍然进展出与 OpenAI o3-mini 持平或更优的水平，稀奇是在竞赛数学和健康领域进展尤为杰出。

不外，虽然 gpt-oss 模子在健康接洽查询的 HealthBench 测试中进展优异，但这些模子不成替代医疗专科东说念主员，也不应用于疾病的会诊或调养，建议严慎使用。

与 API 中的 OpenAI o 系列推理模子近似，两个绽开权重模子都复旧低、中、高三种推理强度竖立，允许开发者凭据具体使用场景和蔓延需求在性能与反应速率之间进行量度。

从伯克利到 OpenAI，北大学友扛起开源大旗

我在 OpenAI 的 GPT-OSS 模子试玩平台上，向模子提议了一个经典的逻辑念念维问题：「一根根除不均匀的绳索适值需要一小时烧完，现存多少根这么的绳索，奈何精准测量一小时十五分钟」

模子针对这说念题目，分设施呈现了竣工的解题念念路，配有明晰的时辰线图表、旨趣阐释和要点总结，不外淌若仔细不雅察，不错发现解题设施如故十分繁琐的。

体验地址：https://www.gpt-oss.com/

据网友 @flavioAd 的测试反馈，GPT-OSS-20B 在经典的小球领路问题上进展出色，但却未能通过最高难度的经典六边形测试，且出现了较多语法失误，需要屡次重试智力得回比较荒诞的拆伙。

网友 @productshiv 在配备 M3 Pro 芯片、18GB 内存的斥地上，通过 Lm Studio 平台测试了 gpt-oss-20b 模子，一次性收效完成了经典贪嘴蛇游戏的编写，生成速率达到 23.72 token/ 秒，且未进行任何量化处理。

有趣的是，网友 @Sauers_ 发现 gpt-oss-120b 模子有个私有的「癖好」——心爱在诗歌创作中镶嵌数学方程式。

此外，网友 @grx_xce 共享了 Claude Opus 4.1 与 gpt-oss-120b 两款模子的对比测试拆伙，你以为哪个效用更好？

在这次历史性的开源发布背后，有一位期间东说念主员值得稀奇转机——引导 gpt-oss 系列模子基础设施和推理责任的 Zhuohan Li。

「我很侥幸大要引导基础设施和推理责任，使 gpt-oss 得以罢了。一年前，我在从零运行构建 vLLM 后加入了 OpenAI ——面前站在发布者的另一端，匡助将模子回馈给开源社区，这对我来说意旨潜入。」

公开数据炫耀，Zhuohan Li 本科毕业于北京大学，师从蓄意机科学领域的着名素质王立威与贺笛，打下了塌实的蓄意机科学基础。随后，他前去加州大学伯克利分校攻读博士学位，在散播式系统辖域泰斗学者 Ion Stoica 的带领下，在伯克利 RISE 实验室担任博士考虑员近五年时辰。

他的考虑聚焦于机器学习与散播式系统的交叉领域，稀奇专注于通过系统设想来进步大模子推理的迷糊量、内存效用和可部署性——这些恰是让 gpt-oss 模子大要在往常硬件上高效运行的要害期间。

在伯克利期间，Zhuohan Li 深度参与并主导了多个在开源社区产生潜入影响的技俩。四肢 vLLM 项筹办中枢作家之一，他通过 PagedAttention 期间，收效责罚了大模子部署资本高、速率慢的行业痛点，这个高迷糊、低内存的大模子推理引擎已被业界平庸遴荐。

他如故 Vicuna 的联接作家，在开源社区引起了强大反响。此外，他参与研发的 Alpa 系列器具激动了模子并行蓄意和推理自动化的发展。

学术方面，凭据 Google Scholar 的数据，Zhuohan Li 的学术论文援用量已越过 15000 次，h-index 达到 18。他的代表性论文如 MT-Bench 与 Chatbot Arena、Vicuna、vLLM 等均得回数千次援用，在学术界产生了平庸影响。

不仅仅大，藏在 gpt-oss 背后的架构创新

要贯通这两款模子为何大要罢了如斯出色的性能，咱们需要深入了解其背后的期间架构和检会纪律。

gpt-oss 模子遴荐 OpenAI 起初进的预检会和后检会期间进行检会，稀奇提神推忠良商、效用以及在多样部署环境中的现实可用性。

这两款模子都遴荐了先进的 Transformer 架构，并创新性地操纵众人搀杂（MoE）期间来大幅减少处理输入时所需激活的参数数目。

模子遴荐了近似 GPT-3 的轮换密集和局部带状寥落肃肃力样子，为了进一步进步推理和内存效用，还使用了分组多查询肃肃力机制，组大小竖立为 8。通过遴荐旋转位置编码（RoPE）期间进行位置编码，模子归附生复旧最长 128k 的高下文长度。

在检会数据方面，OpenAI 在一个主要为英文的纯文本数据集上检会了这些模子，检会内容稀奇强调 STEM 领域学问、编码智商和通用学问。

与此同期，OpenAI 这次还同期开源了一个名为 o200k_harmony 的全新分词器，这个分词器比 OpenAI o4-mini 和 GPT-4o 所使用的分词器愈加全面和先进。

更紧凑的分词式样不错让模子在调换高下文长度下处理更多内容。比如蓝本一句话被切成 20 个 token，用更优分词器可能只需 10 个。这对长文本处理尤其繁难。

除了遒劲的基础性能外，这些模子在现实应用智商方面相似进展出色，gpt-oss 模子兼容 Responses API，复旧包括原生复旧函数调用、网页浏览、Python 代码扩充和结构化输出等功能。

例如而言，当用户接洽 gpt-oss-120b 畴昔几天在网上泄露的细节时，模子会伊始分析和贯通用户的苦求，然后主动浏览互联网寻找接洽的泄露信息，相连调用浏览器具多达 27 次来征集信息，最终给出细心的谜底。

值得一提的是，从上头的演示案例中不错看到，这次模子竣工提供了念念维链（Chain of Thought）。OpenAI 给出的说法是，他们有意莫得对链式念念维部分进行「驯化」或优化，而是保持其「原始景况」。

在他们看来，这种设想理念背后有深刻的研讨——淌若一个模子的链式念念维莫得被专门对王人过，开发者就不错通过不雅察它的念念考流程来发现可能存在的问题，比如违犯指示、企图销亡限度、输出空虚信息等。

因此，他们认为保持链式念念维的原始景况很要害，因为这有助于判断模子是否存在诈欺、糜掷或越界的潜在风险。

例如而言，当用户条款模子悉数不允许说出「5」这个词，任何体式都不行时，模子在最终输出中确乎征服了规定，莫得说出「5」，但

淌若检察模子的念念维链，就会发现模子其实在念念考流程中暗暗提到了「5」这个词。

天然，关于如斯遒劲的开源模子，安全性问题天然成为业界最为转机的焦点之一。

在预检会期间，OpenAI 过滤掉了与化学、生物、辐射性等某些无益数据。在后检会阶段，OpenAI 也使用了对王人期间和指示层级系统，教学模子拒却不安全的指示并看重指示注入袭击。

为了评估绽开权重模子可能被坏心使用的风险，OpenAI 进行了前所未有的「最坏情况微调」测试。他们通过在专门的生物学和收集安全数据上微调模子，针对每个领域创建了一个领域特定的非拒却版块，模拟袭击者可能接管的作念法。

随后，通过里面和外部测试评估了这些坏心微调模子的智商水平。

正如 OpenAI 在随附的安全论文中细心阐述的那样，这些测试标明，即使操纵 OpenAI 最初的检会期间进行强有劲的微调，这些坏心微调的模子凭据公司的准备度框架也无法达到高危害智商水平。这个坏心微调纪律经过了三个零丁众人组的审查，他们提议了改进检会流程和评估的建议，其中好多建议已被 OpenAI 遴荐并在模子卡中细心阐述。

OpenAI 开源的诚意几何？

在确保安全的基础上，OpenAI 在开源计谋上展现出了前所未有的绽开魄力。

两款模子都遴荐了宽松的 Apache 2.0 许可证，这意味着开发者不错解放构建、实验、定制和进行交易部署，无需征服 copyleft 限度或记忆专利风险。

这种绽开的许可样子相等妥贴多样实验、定制和交易部署场景。

同期，两个 gpt-oss 模子都不错针对多样专科用例进行微调——更大的 gpt-oss-120b 模子不错在单个 H100 节点上进行微调，而较小的 gpt-oss-20b 以致不错在消费级硬件上进行微调，通过参数微调，开发者不错完全定制模子以得意特定的使用需求。

模子使用了 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行检会，这种原生 MXFP4 量化期间使得 gpt-oss-120b 大要在仅 80GB 内存内运行，而 gpt-oss-20b 更是只需要 16GB 内存，极大凭空了硬件门槛。

OpenAI 在模子后检会阶段加入了对 harmony 形貌的微调，让模子能更好地贯通和反应这种接济、结构化的指示形貌。为了便于遴荐，OpenAI 还同期开源了 Python 和 Rust 版块的 harmony 渲染器。

此外，OpenAI 还发布了用于 PyTorch 推理和苹果 Metal 平台推理的参考罢了，以及一系列模子器具。

期间创新虽然繁难，但要闪开源模子的确表示价值，还需要通盘这个词生态系统的复旧。为此，OpenAI 在发布模子前与好多第三方部署平台成立了联结干系，包括 Azure、Hugging Face、vLLM、Ollama、llama.cpp、LM Studio 和 AWS 等。

在硬件方面，OpenAI 与英伟达、AMD、Cerebras 和 Groq 等厂商都有联结，以确保在多种系统上罢了优化性能。

凭据模子卡流露的数据，gpt-oss 模子在英伟达 H100 GPU 上使用 PyTorch 框架进行检会，并遴荐了众人优化的 Triton 内核。

模子卡地址：

https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

其中，gpt-oss-120b 的竣工检会破钞了 210 万 H100 小时，而 gpt-oss-20b 的检会时辰则凭空了近 10 倍 。两款模子都遴荐 了 Flash Attention 算法，不仅大幅凭空了内存需求，还加快了检会流程。

有网友分析认为，gpt-oss-20b 的预检会资本低于 50 万好意思元。

英伟达 CEO 黄仁勋也借着这次联结打了波告白：「OpenAI 向天下展示了基于英伟达 AI 不错构建什么——面前他们正在激动开源软件的创新。」

而微软还稀奇书记将为 Windows 斥地带来 GPU 优化版块的 gpt-oss-20b 模子。该模子由 ONNX Runtime 驱动，复旧土产货推理，并通过 Foundry Local 和 VS Code 的 AI 器具包提供，使 Windows 开发者更容易使用绽开模子进行构建。

OpenAI 还与早期联合股伴如 AI Sweden、Orange 和 Snowflake 等机构深入联结，了解绽开模子在现实天下中的应用。这些联结涵盖了从在土产货托管模子以保险数据安全，到在专门的数据集上进行微调等多样应用场景。

正如奥特曼在后续发文中所强调的那样，这次开源发布的意旨远不啻于期间自身。他们但愿通过提供这些一流的绽开模子，赋能每个东说念主——从个东说念主开发者到大型企业再到政府机构——都能在我方的基础设施上运行和定制 AI。

One More Thing

就在 OpenAI 书记开源 gpt-oss 系列模子的归并时期，Google DeepMind 发布天下模子 Genie 3，一句话就能及时生成可交互天下；与此同期，Anthropic 也推出了重磅更新—— Claude Opus 4.1。

Claude Opus 4.1 是对前代 Claude Opus 4 的全面升级，重心强化了 Agent 任务扩充、编码和推忠良商。

面前，这款新模子已向通盘付费 Claude 用户和 Claude Code 用户绽开，同期也已在 Anthropic API、亚马逊 Bedrock 以及 Vertex AI 平台上线。

在订价方面，Claude Opus 4.1 遴荐了分层计费样子：输入处理用度为每百万 token 15 好意思元，输诞生成用度为每百万 token 75 好意思元。

写入缓存的用度为每百万 token 18.75 好意思元，而读取缓存仅需每百万 token 1.50 好意思元，这种订价结构有助于凭空频频调用场景下的使用资本。

基准测试拆伙炫耀，Opus 4.1 将在 SWE-bench Verified 达到了 74.5% 的成绩，将编码性能推向了新高度。此外，它还进步了 Claude 在

深度考虑和数据分析领域的智商，稀奇是在细节追踪和智能搜索方面。

▲   Claude Opus 4.1 最新实测：你别说，细节如故挺丰富的

来自业界的反馈印证了 Opus 4.1 的实力进步。比如 GitHub 官方评价指出，Claude Opus 4.1 在绝大大量智商维度上都突出了 Opus 4，其中多文献代码重构智商的进步尤为权贵。

Windsurf 则提供了更为量化的评估数据，在其专门设想的低级开发者基准测试中，Opus 4.1 比拟 Opus 4 进步了整整一个尺度差，这种性能跃升的幅度大约十分于从 Sonnet 3.7 升级到 Sonnet 4 所带来的改进。

Anthropic 还露出将在改日几周内发布对模子的要紧改进，研讨到刻下 AI 期间迭代之快，这是否意味着 Claude 5 行将登场？

迟来的「Open」，是运行如故拆伙

五年，关于 AI 行业来说，敷裕完成从绽开到阻塞，再从阻塞转头绽开的一个循环。

当年阿谁以「Open」为名的 OpenAI，在阅历了长达五年的闭源时间后，终于用 gpt-oss 系列模子向天下阐述，它还铭记我方名字里的阿谁「Open」。

仅仅这次转头，与其说是初心不改，不如说是处所所迫。时机阐述了一切，就在 DeepSeek 等开源模子攻城略地，开发者社区人言啧啧之际，OpenAI 才书记开源模子，历经一再跳票之后，今天终于来到咱们面前。

奥特曼一月份那句坦诚的表态——「咱们在开源方面一直站在历史的失误一边」，说念出了这次搬动的的确原因。DeepSeek 们带来的压力是实实在在的，当开源模子的性能束缚贴近闭源产物，不竭固守阻塞无异于把商场拱手让东说念主。

有趣的是，就在 OpenAI 书记开源的归并天，Anthropic 发布的 Claude Opus 4.1 已经宝石闭源门道，商场反应却相似浓烈。

两家公司，两种弃取，却都收货了掌声，展现了 AI 行业最真实的图景——莫得悉数正确的说念路，唯有最妥贴我方的计谋。OpenAI 用有限开源挽回东说念主心，Anthropic 靠闭源守住期间壁垒，各有各的算盘，也各有各的真谛。

但有少量是笃定的，无论对开发者如故用户，这都是最佳的时间。你既不错在我方的条记本上运行一个性能堪堪够用的开源模子，也不错通过 API 调用性能更强的闭源就业。弃取权，永恒掌持在使用者手中。

至于 OpenAI 的「open」能走多远？等 GPT-5 发布时就知说念了。

咱们不消抱太大但愿，交易的实质从未调动，最佳的东西永远不会免费，但至少在这个被 DeepSeek 们搅拌的 2025 年，咱们终于比及了 OpenAI 迟来的「Open」。

附上博客地址：

https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/开云(中国)kaiyun网页版登录入口