在人工智能领域，OpenAI一直是技术创新的风向标。今天凌晨，OpenAI再次掀起波澜，发布了其开源重量级模型——gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。

概览见：💥重磅，OpenAI开源！发布自GPT-2以来首批开源权重模型GPT-OSS系列，媲美o4-mini，还适配消费级硬件和边缘设备

这两款模型以Apache 2.0许可证发布。它们不仅具备强大的推理、工具使用和指令遵循能力，还在安全性上进行了深度优化，为开发者、企业乃至全球AI生态系统带来了全新的可能性。本文将从第三方视角，深入剖析这两款模型的架构、性能、安全性以及对AI行业的深远影响，带您一窥这场开源革命的魅力。

模型概览：性能与效率的完美平衡

gpt-oss-120b和gpt-oss-20b是基于自回归混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）Transformer架构设计的文本模型，继承了GPT-2和GPT-3的优良基因。

gpt-oss-120b拥有36层，116.8亿个总参数，每前向传播使用约51亿个“活跃”参数；而gpt-oss-20b则拥有24层，209亿个总参数，每前向传播约36亿个活跃参数。两款模型均采用了MXFP4格式的量化技术，将大部分权重压缩至4.25位，从而显著降低了内存占用。gpt-oss-120b可在单张80GB GPU上运行，而gpt-oss-20b甚至能在16GB内存的设备上流畅工作。这种高效的设计让高性能AI模型的部署变得更加普惠。

两款模型在架构设计上也颇具亮点。它们采用了2880维的残差流维度，通过根均方归一化（RMSNorm）优化了激活函数的稳定性。MoE模块是其核心创新之一，gpt-oss-120b拥有128个专家，gpt-oss-20b拥有32个专家，通过线性路由器选择每token的前4个专家，并结合SwiGLU激活函数提升性能。注意力机制方面，模型交替使用带宽为128 token的带状窗口和全稠密模式，结合分组查询注意力（GQA）和旋转位置嵌入（RoPE），将上下文长度扩展至131,072 token。这种设计不仅提升了模型的长序列处理能力，还通过学习偏置优化了注意力分配。

数据与训练：技术与安全的双重保障

在预训练阶段，OpenAI为gpt-oss模型准备了包含数万亿token的文本数据集，涵盖STEM、编程和通用知识领域。为了确保安全性，训练数据经过严格过滤，剔除了涉及危险生物安全知识的内容，沿用了GPT-4o的CBRN（化学、生物、放射性和核）过滤器。知识截止日期为2024年6月，确保模型内容的时效性。

训练过程在NVIDIA H100 GPU上进行，使用PyTorch框架和优化的Triton内核，gpt-oss-120b耗费210万H100小时，而gpt-oss-20b仅需约十分之一的计算资源。Flash Attention算法的引入进一步降低了内存需求，加速了训练过程。

后训练阶段则聚焦于推理能力和工具使用的优化。OpenAI采用了与o3模型类似的链式推理（CoT）强化学习技术，使模型能够通过逐步推理解决复杂问题，并支持包括网络搜索、Python代码执行等在内的工具使用。

模型的个性与ChatGPT等产品相似，能够提供友好且一致的用户体验。

此外，OpenAI引入了独特的“Harmony Chat Format”，通过特殊token和关键字（如User、Assistant）划分消息边界，并定义了System > Developer > User > Assistant > Tool的指令层次结构，确保模型在多方交互中能够正确处理指令冲突。

图1：编码与工具使用结果。图示展示了gpt-oss模型在Codeforces、SWE-Bench和τ-Bench上的表现。gpt-oss-120b接近o4-mini的性能，特别是在编码和工具使用任务中表现突出。

性能评估：多领域能力的全面突破

gpt-oss模型在多个基准测试中展现了令人瞩目的性能。在推理和事实性任务（如AIME、GPQA、MMLU和HLE）中，gpt-oss-120b在高推理模式下接近OpenAI o4-mini的准确率，尤其在数学任务中表现出色，平均每道AIME问题使用超过2万个CoT token。gpt-oss-20b尽管参数量较小，但在AIME 2025（带工具）测试中仍达到98.7%的准确率，展现了惊人的性价比。

图2：模型能力评估。图示比较了gpt-oss模型在高推理模式下与OpenAI o3、o3-mini和o4-mini在标准基准测试上的表现。gpt-oss-120b超越o3-mini，接近o4-mini的准确率，而gpt-oss-20b尽管参数量小6倍，仍表现出色。

图3：不同推理模式下的推理能力评估。图示使用三种不同的推理模式（低、中、高）对 AIME 和 GPQA 进行评估，并绘制准确率与平均 CoT + 答案长度的关系图。

在编码任务中，gpt-oss-120b在Codeforces和SWE-Bench Verified上表现优异，Elo评分高达2622（带工具），接近专业水平。工具使用方面，模型在τ-Bench Retail测试中展现了强大的函数调用能力。

在健康领域，gpt-oss-120b在HealthBench和HealthBench Hard测试中几乎与OpenAI o3持平，远超GPT-4o和o4-mini，展现了在医疗对话和复杂健康问题上的潜力。这对于全球健康领域尤为重要，因为开源模型的低成本和高性能有望推动AI在隐私敏感和资源有限场景中的应用。需要注意的是，这些模型并非用于诊断或治疗，而是辅助健康知识的传播。

图4：健康性能评估。图示显示gpt-oss-120b在HealthBench和HealthBench Hard上的表现接近OpenAI o3，优于GPT-4o和o4-mini，gpt-oss-20b也优于o1。

多语言能力是gpt-oss的另一大亮点。在MMMLU测试中，gpt-oss-120b在14种语言的平均准确率达到81.3%，其中在西班牙语和葡萄牙语等语言中表现尤为突出。尽管在斯瓦希里语和约鲁巴语等低资源语言上性能稍逊，但整体表现接近o4-mini，显示了其在全球多语言场景中的潜力。

安全性：开源模型的严苛守护

开源模型的安全性一直是业界关注的焦点。OpenAI在gpt-oss模型的设计中融入了多层次安全策略。在预训练阶段，通过CBRN过滤器剔除有害内容；在后训练阶段，采用深思熟虑的对齐技术（Deliberative Alignment）和指令层次结构，确保模型能够拒绝不安全请求并抵御越狱攻击（Jailbreaks）。在标准禁止内容评估中，gpt-oss-120b和20b在仇恨言论、自残指导等类别中的安全评分接近o4-mini，在生产基准测试中甚至优于后者，展现了强大的安全性能。

针对开源模型可能被恶意微调的风险，OpenAI模拟了攻击者的行为，对gpt-oss-120b进行了生物化学和网络安全领域的对抗性微调测试。结果显示，即使在最强微调条件下，模型在生物安全和网络安全领域均未达到“高风险”阈值。此外，通过与Qwen 3 Thinking和Kimi K2等开源模型的比较，OpenAI确认gpt-oss-120b并未显著提升生物安全领域的技术前沿，降低了释放风险。

图5：生物风险评估。图示展示了gpt-oss模型在长篇生物风险问题上的表现，与其他开源模型相比，gpt-oss-120b在部分评估中表现突出，但整体未显著超越现有模型。

在指令层次结构评估中，gpt-oss模型通过训练能够优先遵循系统消息而非用户消息，从而防止提示注入攻击（Prompt Injection）。尽管在某些指令冲突场景中表现略逊于o4-mini，但其在StrongReject越狱测试中的稳健性与o4-mini相当，开发者还可通过微调进一步提升安全性。

对AI生态的深远影响

gpt-oss-120b和20b的发布不仅是技术突破，更是对AI生态系统的一次深远变革。开源模型的灵活性和可定制性为开发者提供了广阔的创新空间，无论是构建智能助手、优化企业工作流，还是推动全球健康和教育领域的AI应用，这些模型都展现了无限可能。同时，OpenAI通过开放TikToken库^[1]中的o200k_harmony分词器和详细的模型卡，为开发者提供了透明的技术支持，促进了生态系统的协同发展。

然而，开源模型也带来了新的挑战。开发者需要在部署时自行实现额外的安全防护，以应对潜在的恶意微调风险。OpenAI在模型卡中明确指出，gpt-oss模型的链式推理内容可能包含幻觉（Hallucinations），建议开发者在使用前进行过滤或总结。这为未来的安全研究和CoT监控技术提供了新的方向。

结语

OpenAI的gpt-oss-120b和gpt-oss-20b以其卓越的性能、高效的架构设计和严谨的安全策略，为开源AI领域树立了新标杆。它们不仅在推理、编码和多语言任务中展现了媲美前沿模型的实力，还通过开源的方式降低了AI技术门槛，为全球开发者提供了创新的沃土。未来，随着更多开发者加入到gpt-oss生态中，AI的普惠性和安全性将进一步提升，助力人类迈向更加智能的未来。

模型卡原文链接：https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

gpt-oss-20b 开源链接：https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b

gpt-oss-120b 开源链接：https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b