OpenAI 开源了两款模型，但…好像有点不对

长话短说

OpenAI 开源了两款模型：120B/20B

这是自 GPT-2 之后，OpenAI 家的首批开源模型

效果媲美 o4-mini，单卡可跑

但是…好像有点不对，让子弹飞一会儿

你可以在 gpt-oss.com 上，直接体验这俩模型

https://gpt-oss.com/以下是今日发布

gpt-oss-120b

对标 o4-mini，117B 参数，5.1B 激活量

运行该模型，需要 80G 内存，单卡 H100 GPU 可运行

https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b

gpt-oss-20b

对标 o3-mini，21B 参数，3.6B 激活量

运行该模型，需要 16G 内存，单卡 4060 Ti 可运行

https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b

下面，是一些要点

Apache 2.0 开源

你可以尽情商业化，不用担心专利纠纷

推理强度可调

根据业务需求，可自行调整推理强度（低/中/高）

透明思维链条

这套模型的思考过程，都可以被完整查看

支持微调

是的，你可以将它微调成任何你想要的

Agent 友好

支持函数调用、网页浏览、Python执行和结构化输出

原生MXFP4量化

模型采用原生MXFP4精度训练MoE层，让 oss-120b 在单张H100 运行， oss-20b 也只需要16GB的显卡

评测数据

根据 OpenAI 自己的评测：

gpt-oss-120b 对标 o4-mini，在 Codeforces（代码）、MMLU&HLE（通用问题）、TauBench（工具调用）上互有胜负，而在 HealthBench（健康查询）、AIME（数学竞赛）上则有所超越

gpt-oss-20b 则对标 o3-mini，其能力与之相匹配，或有所超越

官方的评测信息比较琐碎，我给重新整理了下（总感觉这里很奇怪）

贴心的我，整理了整个表格部署方法

Hugging Face

https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b

你可以通过 Transformers、vLLM、PyTorch / Triton、Ollama、LM Studio 来直接使用这一模型，都是支持的

你也可以直接下载这一模型

# gpt-oss-20b

huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-20b/

pip install gpt-oss

python -m gpt_oss.chat model/

以及，这些模型支持微调

gpt-oss-120b，可在单台 H100 node 上微调

gpt-oss-20b 可在消费级显卡（如 4060 Ti）上微调

等等！

这个模型，到底是什么协议？

到底是不是阿帕奇

以及… 对比一下 106B的GLM-4.5-Air

GPT，应该领先很多才对吧…

群友测试…很奇怪

陷入沉思…不应该啊

让子弹再飞一会儿

再附一个总表