OpenAI 出人意料地發布了GPT -OSS ，這是該公司五年多來首個重要的開源模型，此舉撼動了人工智慧領域的格局。這標誌著該公司策略的轉變，此前該公司主要專注於專有模型和封閉服務。 GPT-OSS 的推出標誌著 OpenAI 回歸初心，讓任何個人或組織都能存取、運行和客製化這強大的語言模型，而無需依賴其雲端平台或網路連線。
新模型提供兩個版本：一個版本擁有 120.000 億個參數，另一個版本參數較少，擁有 20.000 億個參數。更強大的版本可在配備至少 80GB 顯存的專業級 GPU 上運行，而較小的版本則面向配備 16GB 內存的普通台式機和筆記型電腦，從而顯著提升了高級 AI 功能的普及度。兩個版本均可從 Hugging Face 等平台免費下載，並部署在 Azure 或 AWS 等主流雲端服務。
技術特性及所用技術
OpenAI 推出的GPT-OSS包含兩個基於 Transformer 架構和混合專家 (MoE) 技術的模型。該技術透過為每個輸入 token 僅激活一部分專家來優化記憶體使用和降低延遲，從而在不犧牲效能的前提下提高效率。 120 億版本使用 36 個模組，每個 token 啟動 5.100 億個參數；而 20 億版本使用 24 個模組，每個 token 啟動 3.600 億個參數，因此更適合成本較低的硬體。
這兩個模型主要使用來自STEM領域、程式設計和通用知識的英語資料進行訓練，並額外進行了監督式調優和強化訓練，以提高其與人類指令的匹配度。它們具備以下能力：鍊式推理、在給予回應前分解中間步驟，以及使用外部工具，例如網頁瀏覽和Python程式碼執行。
可用性、授權和整合選項
GPT-OSS 的主要優勢之一是其採用Apache 2.0 許可證，這消除了其他專有模型通常存在的諸多限制：它允許商業用途、重新分發，並可整合到各種類型的專案中，從小型新創公司到大型公共機構或研發專案均可適用。模型權重以 MXFP4 格式提供，並包含 PyTorch 和 Apple Metal 的參考實現，同時完全相容於Ollama、llama.cpp、LM Studio 和 vLLM等工具，方便用戶在專業和家庭環境中使用。
由於 LM Studio 等實用工具，GPT-OSS-20B 的安裝和部署非常方便。即使沒有程式設計經驗的用戶，也可以透過圖形介面下載模型並在本地進行測試。此外，OpenAI 還發布了模型微調和適配方面的建議和詳細文檔，以及適用於雲端和本地平台的現成整合方案。
安全、測試和負責任的方法
GPT-OSS 的發布不僅注重開放性，也重視安全性和模型的負責任使用。 OpenAI 引入了新的審查和驗證機制，以防止濫用帶來的風險，尤其是在網路安全和惡意代理創建等敏感領域。為此，OpenAI 實施了對抗性測試方法（紅隊演練），由獨立專家進行外部審查，並制定了模擬極端攻擊場景的協議。
在發布模型的同時，OpenAI 也發起了一項網路協作挑戰賽，為識別漏洞或問題行為的參與者提供經濟獎勵，旨在尋求全球社群在風險檢測方面的積極合作。此外，GPT-OSS 還公開了其推理鏈，以便於對回應進行審計和監控，以防止偏差或重大錯誤。
性能以及與其他開放模型的比較
在學術基準測試和推理測試中，GPT-OSS-120B 的表現與 OpenAI 近期推出的專有模型（例如 o4-mini）不相上下，甚至在某些方面超越了它們，並且在特定場景下優於 DeepSeek R1 或 Llama 系列等其他模型。針對家用設備優化的 20B 版本在效率和性能之間保持了極佳的平衡，在數學、程式設計和健康任務中均取得了極具競爭力的成績。
OpenAI警告稱，鑑於訓練和監控方面的差異，這些開源模型相比基於雲端的模型可能更容易出現「幻覺」（事實錯誤）。不過，用戶現在可以選擇使用高級模型，而無需線上服務。
