时隔五年之后，OpenAI 刚刚正式发布两款开源权重语言模型——gpt-oss-120b和 gpt-oss-20b，而上一次他们开源语言模型，还要追溯到 2019 年的 GPT-2。

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亮点方面：

• gpt-oss-120b：大型开放模型，适用于生产、通用、高推理需求的用例，可运行于单个 H100 GPU（1170 亿参数，激活参数为 51 亿），设计用于数据中心以及高端台式机和笔记本电脑上运行
• gpt-oss-20b：中型开放模型，用于更低延迟、本地或专业化使用场景（21B 参数，3.6B 激活参数），可以在大多数台式机和笔记本电脑上运行。
• Apache 2.0 许可证： 可自由构建，无需遵守 copyleft 限制或担心专利风险——非常适合实验、定制和商业部署。
• 可配置的推理强度： 根据具体使用场景和延迟需求，轻松调整推理强度（低、中、高）。完整的思维链： 全面访问模型的推理过程，便于调试并增强对输出结果的信任。此功能不适合展示给最终用户。
• 可微调： 通过参数微调，完全定制模型以满足用户的具体使用需求。
• 智能 Agent 能力： 利用模型的原生功能进行函数调用、 网页浏览 、Python 代码执行和结构化输出。
• 原生 MXFP4 量化： 模型使用 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行训练，使得 gpt-oss-120b 能够在单个 H100 GPU 上运行，gpt-oss-20b 模型则能在 16GB 内存内运行。

值得一提的是，据 OpenAI 官方介绍，gpt-oss-120b 仅需 80 GB 内存，而 gpt-oss-20b 更是仅需 16GB 内存就能运行。

根据 OpenAI 公布的基准测试结果，gpt-oss-120b 在竞赛编程的 Codeforces 测试中表现优于 o3-mini，与o4-mini持平；在通用问题解决能力的 MMLU 和 HLE 测试中同样超越 o3-mini，接近 o4-mini 水平；而参数规模较小的 gpt-oss-20b 在这些相同的评测中仍然表现出与 OpenAI o3-mini 持平或更优的水平。