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OpenAI 开源 gpt-oss 模型,专为智能体(Agent)工作流设计

2025-08-06 61

2025年8月5日, OpenAI 投下了一颗重磅炸弹,正式发布了两款名为 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 的开源语言模型。这一举动标志着自 GPT-2 以来,OpenAI 首次重返大型语言模型的开源领域,此举被普遍认为是其应对日益激烈的市场竞争,尤其是在 Meta 的 Llama 系列和 Mistral AI 等开源力量崛起背景下的直接回应。

这两款模型在 Apache 2.0 许可下发布,允许开发者和企业自由进行实验、定制乃至商业部署,而无需担忧版权或专利风险。

模型特性与深度定制

OpenAI 强调,gpt-oss 模型专为智能体(Agent)工作流设计,具备强大的指令遵循、工具使用和推理能力。其核心特性包括:

  • 专为智能体任务设计: 模型内置了强大的工具使用能力,例如网页搜索和 Python 代码执行,这使其在构建复杂自动化任务流程时极具潜力。
  • 可深度定制: 用户可以根据具体应用场景,对模型的推理强度在低、中、高三个档位间进行调整。同时,模型支持全参数微调,为个性化定制提供了最大空间。
  • 完整的思想链 (Chain of Thought)OpenAI 选择不对此模型的思想链(CoT)进行直接监督,开发者可以访问其完整的推理过程。这不仅便于调试和提升对模型输出结果的信任,也为研究社区提供了监测和研究模型行为的宝贵机会。

OpenAI 发布 gpt-oss 模型,专为智能体(Agent)工作流设计-1

OpenAI 提供了一个简单的在线 Playground,让开发者可以直接在浏览器中体验这两款模型的交互能力。

立即试用

OpenAI 发布 gpt-oss 模型,专为智能体(Agent)工作流设计-2

技术架构与性能表现

gpt-oss 系列采用了与 GPT-3 类似的 Transformer 架构,并引入了专家混合(Mixture-of-Experts, MoE)技术以提升效率。MoE 架构通过仅激活处理当前任务所需的部分参数,显著降低了计算成本。

  • gpt-oss-120b 模型拥有1170亿总参数,但在处理每个 token 时仅激活51亿参数。
  • gpt-oss-20b 模型拥有210亿总参数,激活参数为36亿。

两个模型均支持高达 128k 的上下文长度,并使用分组多查询注意力和旋转位置嵌入(RoPE)来优化推理和内存效率。

模型架构详情

模型 层数 总参数 每个令牌的活跃参数 总专家数 每个令牌的活跃专家数 上下文长度
gpt-oss-120b 36 117b 5.1b 128 4 128k
gpt-oss-20b 24 21b 3.6b 32 4 128k

在性能方面,OpenAI 公布的基准测试数据显示 gpt-oss 的表现极具竞争力。

模型性能对比

gpt-oss-120b gpt-oss-20b OpenAI o3 OpenAI o4-mini
推理与知识
MMLU 90.0 85.3 93.4 93.0
GPQA 钻石级 80.9 74.2 77.0 81.4
人类终极测试 19.0 17.3 24.9 17.7
竞赛数学
AIME 2024 96.6 96.0 91.6 93.4
AIME 2025 97.9 98.7 88.9 92.7

数据显示,旗舰级的 gpt-oss-120b 在多项核心推理基准测试中,其性能与 OpenAI 自己的闭源模型 o4-mini 不相上下,甚至在竞赛数学等特定领域实现了超越。而轻量级的 gpt-oss-20b 其性能也与 o3-mini 相当或更优。这种表现使其不仅是理论上的强者,更具备了在实际应用中挑战顶级闭源模型的潜力。

安全标准与生态系统

面对开源模型可能被恶意利用的风险,OpenAI 强调已将安全置于核心位置。

OpenAI 采用了其内部的《防范准备框架》,对经过对抗性微调的 gpt-oss-120b 版本进行了严格测试,结论是该模型并未达到“高能力”风险水平。此外,OpenAI 还发起了奖金池高达50万美元的红队测试挑战赛,鼓励社区共同挖掘潜在安全问题。

在可用性方面,OpenAI 已经与 Hugging FaceAzureAWS 等部署平台,以及 NVIDIAAMD 等硬件厂商展开合作,确保模型可以被广泛、高效地使用。gpt-oss-120b 已被量化为可在单张 80GB 内存的 GPU 上运行,而 gpt-oss-20b 更是仅需 16GB 内存,这极大地降低了开发者在消费级硬件上进行本地部署和实验的门槛。

战略意义:开放是新的护城河?

OpenAI 此番高调拥抱开源,无疑是对当前 AI 格局的深刻洞察和战略调整。过去,OpenAI 凭借 GPT 系列闭源模型的性能优势,在商业化上取得了巨大成功。但 Meta 的 Llama 系列证明了,一个强大的开源模型能够催生出一个庞大且富有活力的开发者生态,这种生态本身就是一种强大的护城河。

通过发布具有竞争力的 gpt-oss 模型,OpenAI 不仅可以减缓开发者向竞争对手开源生态的流动,还能将自己的技术栈(如 Harmony 提示格式)推广为行业标准。这是一种防御,更是一种进攻。它让 OpenAI 得以在闭源和开源两个战场同时作战,既能通过 API 提供最顶尖的闭源模型获取收入,又能通过开源模型构建社区、吸引人才,并探索新的商业可能性。

对于整个行业而言,OpenAI 的入局将彻底点燃开源大模型领域的战火。开发者将拥有更多高质量、可定制的选择,而模型性能和安全性的标准也将被推向新的高度。这究竟是 OpenAI 的一次性战术防御,还是其长期战略的根本性转变,将取决于其后续的投入和社区的反馈。无论如何,AI 的开放时代已经真正来临。

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