OpenAI再度回归“开放”赛道，一场精心布局的阳谋
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8月6日凌晨（美东时间8月5日），OpenAI发布了两款免费试用的开放权重语言模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，同时放出的34页技术报告显示模型采用了最先进的预训练和后训练技术，但没有提供用于训练模型的数据。
OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）在社交媒体表示：“gpt-oss是一个重大突破，这是最先进的开放权重推理模型，具有与o4-mini相当的强大现实世界性能，可以在你自己的电脑（或手机的较小版本）上本地运行。我们相信这是世界上最好、最实用的开放模型。”
gpt-oss系模型是OpenAI自2019年GPT-2后，时隔六年再度回归“开放”赛道，也是OpenAI与微软签署独家云服务协议六年来问世的首批此类模型。不仅让普通开发者能用个人设备玩转高级AI，更给白热化的开源大模型竞争添了一把火。
· gpt-oss-120b：1170亿参数，每token激活51亿参数，单张GPU即可运行，适合中小型企业的专业级任务。在核心推理基准测试中，120B模型的表现与OpenAI o4-mini相当，并且能在单张80GB显存的GPU上高效运行（如H100）。
· gpt-oss-20b：210亿参数，每token激活36亿参数，适用于低延迟、本地或专业化场景。在常用基准测试中，20B模型的表现与OpenAI o3-mini类似，并且能在仅有16GB显存的边缘设备上运行。
与API中的OpenAI o系列推理模型相似，gpt-oss两款模型开源模型支持三种推理投入 —— 低、中、高，开发者只需在系统提示词中加入一句话，即可在延迟与性能间灵活切换。除此之外，两款模型在工具使用、少样本函数调用、CoT推理以及HealthBench评测中也表现强劲，甚至比OpenAI的o1和GPT-4o等专有模型还要更强。不过，OpenAI暂未公布与DeepSeek-R1等竞品的直接对比数据。
比肩旗舰o3/o4-mini
在多个基准测试中，gpt-oss-120b堪比旗舰级o系模型的性能。具体来说，在编程竞赛（Codeforces）、通用问题解决（MMLU和HLE）以及工具调用（TauBench）方面，它直接超越了o3-mini，达到甚至超越了o4-mini的水平；在健康相关查询（HealthBench）、数学竞赛（AIME 2024&2025）基准中，它的表现甚至优于o4-mini。
而尽管gpt-oss-20b规模较小，但在相同的评估中，其表现与o3-mini持平或更优，甚至在AIME、健康领域基准上的表现超越了o3-mini。
此外，它们都采用了Transformer架构并融入专家混合（MoE）设计，减少处理输入时激活参数量。同时，gpt-oss模型在推理能力、效率以及在广泛部署环境中的实用性上更强，借鉴了GPT-3设计理念，采用了交替的密集和局部带状稀疏注意力模式，支持高达128k的上下文长度。
· 支持微调：支持参数级微调，可根据您的特定用例对模型进行完全定制。
· 智能体能力：利用模型原生的函数调用、网页浏览、Python代码执行和结构化输出等能力。
· 原生MXFP4量化：在训练时，模型的混合专家（MoE）层便采用了原生的MXFP4精度，使得gpt-oss-120b在单张H100 GPU上即可运行，而gpt-oss-20b仅需16GB内存。
OpenAI近期研究表明，未经直接监督训练的CoT有助于发现模型潜在不当行为。同样，遵循o1-preview的设计原则，研究团队并未对gpt-oss模型CoT直接监督，让模型更加透明。
gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的开源，标志着OpenAI终于在开源模型上迈出了重要一步，标志着AI行业的一个转折点。健康的开放模型生态系统，是让AI普及并惠及所有人的一个重要方面，更重要的是，模型开源降低了一些群体，比如新兴市场、缺少算力小企业的准入门槛。
OpenAI联合创始人格雷格・布罗克曼强调：“开放模型的独特价值在于本地化部署：企业能在自家防火墙内、个人可在笔记本上运行，数据隐私和安全更可控。”不过，此次发布的gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，核心亮点是“开放权重”（open-weight），而不是我们更熟悉的“开源”。开放权重模型仅公开训练好的“参数权重”（相当于模型的知识储备），开发者可直接用这些权重微调模型，无需原始训练数据；而开源（open-source）模型会公开完整代码、训练数据和方法论，开放程度更高。
OpenAI为何选择“回归”？
OpenAI此次发布开放权重模型很大程度上受到市场竞争压力驱动，特别是来自中国DeepSeek的挑战 —— Sam Altman曾坦言在开源策略上“站在了历史错误的一边”，这次的发布正是对“错误”的一次高调修正。自2019年以来，OpenAI一直专注于通过API提供专有模型服务，而竞争对手纷纷推出开放权重替代方案，2024年的开源大模型赛道早已不是一家独大：此前，Meta的Llama系列长期占据标杆地位；今年初，DeepSeek发布高性价比的DeepSeek-R1模型，打破垄断。开发者有了更多、更便宜的选择，OpenAI再不跟进，就要掉队了。
而在最大的竞争对手之一Meta传出可能因安全问题收缩开源投入的时候，OpenAI选择此时入场，意图非常明显就是想要抢占开发者入口，用免费、强大的模型吸引海量开发者进入自家生态，培养用户习惯，为未来更强大的闭源模型和服务铺路。这不仅是一次简单的产品发布，更像是一次重大的战略转向，它背后是来自竞争对手的压力，更是一场精心布局的阳谋。
利好开发者的是，gpt-oss两款模型与Responses API兼容，专为智能体工作流打造，在指令遵循、工具使用、推理上极其强大。从“只能用云服务”到“装进背包随时跑”，OpenAI这步棋不仅让AI更亲民，更可能倒逼整个行业向「轻量化、本地化」加速进化。
几乎同步，亚马逊宣布这两款模型已登陆AWS的Bedrock生成式AI市场，这是OpenAI模型首次入驻该平台，但双方未披露具体合作条款；微软也将GPU优化版本的gpt-oss-20b模型引入Windows设备。此次开放模型的发布可以视为OpenAI构建开放生态的关键一步：既降低开发者门槛，又能通过AWS等平台扩大影响力，最终在商业化与技术普及间找到平衡。
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