OpenAI重磅宣布推出两款开源权重语言模型——gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，这标志着自2019年GPT-2开源以来，OpenAI首次正式回归开源领域。这一战略举措不仅彰显了OpenAI的技术自信，更为全球AI开发者注入了强劲动力，将加速AI技术的普及化进程与创新浪潮。
两款开源模型均采用Apache2.0许可证发布，赋予开发者完整的自由度，可自由下载、修改并应用于商业场景。gpt-oss-120b和gpt-oss-20b分别拥有1170亿和210亿参数的混合专家（MoE）架构，激活参数量分别为51亿和36亿，在兼顾高效推理与资源控制方面实现了完美平衡。具体性能表现如下：
gpt-oss-120b：单卡运行能力强大，可在NVIDIA H100 GPU（80GB内存）上流畅运行，性能接近OpenAI专有模型o4-mini。在竞赛编程（Codeforces）、通用问题解决（MMLU、HLE）及健康相关查询（HealthBench）等场景中表现卓越，特别适合数据中心或高端企业级应用。
gpt-oss-20b：极致轻量化设计，仅需16GB内存即可在边缘设备上高效运行，性能媲美o3-mini。在竞赛数学（AIME2024&2025）等细分领域展现出惊人实力，为本地推理和设备端应用提供了理想解决方案。
技术细节方面，两款模型均支持长达128k token的上下文长度，创新性地采用交替密集和局部带状稀疏注意力机制，并运用分组多查询注意力技术显著提升推理效率。OpenAI还同步开源了‘o200k_harmony’分词器，进一步降低开发者的技术门槛。
安全与责任并重，OpenAI在开源过程中始终坚持高标准安全原则。针对开源模型可能面临的恶意微调风险，OpenAI对gpt-oss-120b进行了严格的对抗性微调测试，并通过“准备框架”验证确保模型在生物、化学及网络安全等敏感领域不会形成高风险能力。外部安全专家的独立审查进一步强化了模型的安全性。同时，OpenAI呼吁开发者根据实际应用场景补充必要的安全措施，并在模型卡和研究论文中全面披露安全测试数据，为开源社区提供透明参考。
此次战略转向被视为OpenAI应对开源领域激烈竞争的明智之举。近年来，Meta、DeepSeek等企业通过开源模型抢占市场，迫使OpenAI重新评估其闭源策略。CEO Sam Altman在Reddit AMA中坦诚表示，过去的开源路线存在失误，此次发布正是兑现回归开源承诺的关键一步。gpt-oss系列不仅满足了企业对本地化部署和数据隐私的迫切需求，更在金融、医疗、法律等高监管行业展现出巨大应用潜力，允许模型部署在私有服务器上彻底规避数据安全风险。OpenAI还与瑞典国家人工智能中心AI Sweden等机构展开合作，探索区域性微调方案，以提升模型在特定语言和文化环境下的适应性。
开发者生态赋能方面，gpt-oss系列展现出极高的兼容性，支持Transformers、vLLM、Ollama和llama.cpp等多种开发框架。开发者可通过Hugging Face、GitHub等平台便捷获取模型权重，并利用OpenAI提供的参考代码快速搭建应用。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）功能，特别适合构建智能体工作流。此外，三种可调节的推理等级（低、中、高）让开发者能够灵活平衡速度与精度需求。
gpt-oss的问世不仅为开发者提供了高性能、低成本的AI工具，更对AI行业格局产生深远影响。相较于Meta的Llama或DeepSeek的R1，gpt-oss在推理能力和工具集成方面具有明显优势，尽管仍以文本单模态为主，但可通过API调用补充多模态功能。OpenAI表示将持续根据社区反馈优化gpt-oss系列，但未透露具体更新计划。业内专家预测，这一举措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，在成本与灵活性之间实现最佳平衡。
官方博客：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-oss/