2025年8月5日，OpenAI正式发布两款开源语言模型——GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B。这是自2019年GPT-2发布以来，OpenAI首次回归开源领域。这两款模型在推理能力、工具使用以及部署灵活性等方面表现出色，为开发者提供了强大的开源选择。
一、发布背景与意义
OpenAI此次开源旨在降低开发门槛、扩大安全研究样本，并给予社区更大的定制自由。自2019年发布GPT-2以来，OpenAI一直以闭源模型为主，此次开源标志着其战略的重大转变。CEO Sam Altman称GPT-OSS为“最先进的开放权重推理模型”，具有强大的现实世界性能。
二、性能表现
（一）GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B拥有1170亿参数，采用混合专家（MoE）架构，每次推理仅激活约51亿参数。在核心推理基准测试中，其表现接近OpenAI的o4-mini模型。具体来看，在竞赛编程（Codeforces）、通用问题解决（MMLU和HLE）以及工具调用（TauBench）方面，GPT-OSS-120B均优于o3-mini，甚至达到或超越了o4-mini的水平。此外，在健康相关查询（HealthBench）和竞赛数学（AIME 2024和2025）方面，其表现甚至超过了o4-mini。
（二）GPT-OSS-20B
GPT-OSS-20B参数量为210亿，适合在资源受限的环境中运行。在多个基准测试中，其表现与o3-mini相当，甚至在部分测试中超越了o3-mini。例如，在竞赛数学和健康领域基准测试中，GPT-OSS-20B的表现优于o3-mini。
三、部署与成本
GPT-OSS-120B可在单张80GB的GPU上高效运行，而GPT-OSS-20B仅需16GB内存即可在消费级笔记本电脑上运行。这种灵活的部署选项使得两款模型既适合企业级应用，也适合个人开发者。此外，OpenAI与Azure、Hugging Face等生态已完成适配，开发者可以一键部署。
四、安全与许可
OpenAI在模型训练中加入了“最坏情况微调”测试，并通过了其Preparedness Framework审核。此外，OpenAI还启动了50万美元的赏金计划，鼓励社区发现潜在的滥用路径。两款模型均采用Apache 2.0许可证，允许商业部署、再分发及二次微调，无需回馈源代码。
OpenAI此次开源GPT-OSS系列模型，不仅为开发者提供了强大的开源选择，也为AI模型的未来发展树立了新的标杆。随着开源模型的不断优化和社区的积极参与，AI技术的应用场景将进一步拓展。
