GPT 开源项目：OpenAI 重磅推出的 AI 引擎
赋能创新：OpenAI 开源 GPT —— 免费、高效、完全自主可控。
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什么是 GPT-OSS？
GPT-OSS 是 OpenAI 最新推出的开放权重大模型系列，也是自 GPT-2 以来首次发布的开源模型。该系列专为高级推理任务打造，采用 MoE（专家混合）架构，在激活更少参数的前提下，实现出色性能。
强大的开源推理模型
GPT-OSS 是一个开源大模型系列（包括 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b），在代码生成、数学计算和逻辑推理等复杂任务中表现出色，支持免费下载与自定义。
支持本地部署，运行高效
已针对笔记本电脑和主流 GPU 进行优化，可在本地高效运行，无需依赖云端也能体验企业级 AI 能力。
专为开发者打造的创新平台
采用 Apache 2.0 协议开源发布，支持个性化微调和灵活部署，适用于从个人工具到企业级系统的广泛应用场景。
GPT-OSS 有哪些新变化？
专家混合架构：高效推理
在接近最强模型水平的推理能力下显著降低计算需求，可在主流硬件上实现快速推理。
端侧推理，自由运行
支持在笔记本电脑或 RTX 系列 GPU 上本地运行，无需联网即可享受低延迟、安全私密的 AI 使用体验。
内置工具与超长上下文
支持最长 128K 上下文长度，内建代码执行与浏览器搜索功能，提升真实应用场景中的实用性。
统一响应结构
采用全新结构化输出格式，更易集成进现有系统；Ollama 等平台已实现无缝适配。
GPT-OSS 的核心亮点
开放架构：专家混合技术
采用 MoE 架构，仅激活必要参数，提供高效且高质量的推理表现，可媲美 o4-mini 等闭源模型的表现。
本地自由：端侧运行体验
gpt-oss-20b 可在大多数笔记本或 GPU 上流畅运行，带来快速、私密且无需云端依赖的开源大模型使用体验。
推理革命：高级思维链推理
擅长多步任务，能够整合思路，精准输出代码、数学和逻辑推理结果。
工具集成：即用即强
支持如代码执行和网页搜索等内置工具，助力实时高效完成任务。
自定义核心：灵活微调
遵循 Apache 2.0 开源许可协议，便于在研究或企业场景中进行个性化优化或功能拓展
扩展能力：支持 128K 上下文窗口
可处理超长输入，适用于复杂对话和数据分析任务，模型在处理过程中能保持语义连贯性
GPT-OSS 的典型应用场景
开发加速器：优化编码流程
可集成至 IDE，实现代码实时生成、调试与优化，全面提升软件开发效率
科研助手：赋能科学探索
利用强大的推理能力，生成研究假设、分析实验数据，并在物理、生物等领域模拟实验
个人助理：打造专属助手
打造可在本地运行的专属助手，适用于注重隐私的任务，如日程管理或自主学习
开源 GPT 与其他模型对比
| 模型/功能 | GPT-OSS（120b / 20b） | Meta Llama 3 | Mistral AI 模型 | DeepSeek V2 |
|---|---|---|---|---|
| 架构类型 | 采用 MoE 架构以提升效率 | 稠密 Transformer 架构 | 多种 MoE 架构变体 | 结合优化策略的 MoE 实现 |
| 推理能力 | 在 MMLU 等基准测试中表现接近当前最先进水平，擅长思维链式推理任务 | 基础能力强，但在处理复杂多步推理时略显不足 | 多语言能力出色，但在纯逻辑推理方面表现稍弱 | 具备较强编程能力，但生成错误信息的概率相对较高 |
| 本地运行能力 | 专为笔记本和消费级 GPU 优化（20b 可在主流消费级设备上运行） | 显存需求较高 | 推理效率高，但可处理的上下文长度有限 | 建议使用高性能设备运行 |
| 上下文长度 | 支持最多 128K tokens | 大型版本最高支持 128K | 具体取决于模型，最高支持 32K | 最高支持 128K |
如何使用开源 GPT
下载模型：
你可以访问 OpenAI 官方页面或 Hugging Face 下载 gpt-oss-20b 或 120b 模型权重。请确保你的系统满足运行要求（例如：运行 120b 需配备 80GB 显存）。
安装运行框架：
可通过 Ollama、Hugging Face Transformers（v4.55+）或 LM Studio 快速配置。如果尚未安装依赖，可运行 pip install transformers。
本地运行：
通过命令 ollama run gpt-oss-20b 加载模型，即可通过 API 或界面开始使用。
集成与微调：
通过兼容 OpenAI 的接口连接至应用，或使用自定义数据集进行微调，以满足特定业务需求。
真实用户对 GPT-OSS 的评价
gpt-oss 系列真的很惊艳。我现在真的相信本地 AI 也能做得很好了。以前的模型让我挺失望的，DeepSeek 还可以，但表现不够稳定。而这个 20B 模型性能异常出色，已经能满足 99.99% 的用户需求了。
FlintSH
(@xFlintSHx)新出的 gpt-oss 20B 模型确实很强，但在我的基础款 M3 MacBook 上运行极慢，几乎无法使用（仅支持 1.17 个 tokens 每秒）。虽然说“支持大多数笔记本”，但就目前来看速度实在太慢了。
Logan Campbell
(@LoganAMCampbell)根据 OpenAI 的说法，如果你使用的是 API 服务商或像 Ollama 这样的工具，新的响应格式（'Harmony'）根本不用担心。但我实际体验下来，gpt-oss 模型在工具调用方面表现确实很差——是不是不同服务商的实现方式不同？
Theo - t3.gg
(@theo)“当然，全新的 gpt-oss 系列是开源的，还能在你的笔记本上本地运行……我们马上就要见证下一代数据挖掘的疯狂时刻了 😅。人类的一小步，AI 的一大圈。”
工程师 Faisal
(@PyeparFaisal)“GPT OSS 的第一印象：还不错，它跑到一个临界点就停了，应该算正常。我挺喜欢它在思考时不断推理我的需求……持续了大概 35 秒。”
BB
(@builder__babu)“快速点评 gpt-oss：性能不错（虽然是轻量模型，但对开源来说是一次重大进步）；安全机制也做得不错——希望其他接近 SOTA 的开源模型也能借鉴；但仍缺乏明确的风险建模机制；小模型版本会更适合低配设备用户。”
Miles Brundage
(@Miles_Brundage)
常见问题
运行 GPT-OSS 需要什么硬件？
20B 版本可在大多数配备 16GB 以上内存和主流显卡的笔记本上运行；而 120B 则需要高端配置，例如配备 80GB 显存的高端 GPU。
GPT-OSS 是完全免费的吗？
是的，GPT-OSS 在 Apache 2.0 协议下开源发布，完全免费，您只需承担自身的硬件运行成本。
GPT-OSS 如何处理安全问题？
模型内置基础安全机制，但在处理开放式问题时，建议用户留意是否出现生成不实内容的情况。
gpt-oss-20b 和 120b 有什么区别？
20B 更轻巧，运行更快，适合本地使用；而 120B 拥有更强的推理能力，适用于高负载任务。