OpenAI发布2款开源模型：gpt-oss系列能力接近o3和o4-mini

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近日，全球人工智能技术迎来新的里程碑。OpenAI正式推出了全新的开源模型系列——GPT-OSS，并同步上线了两款针对不同应用场景优化的AI模型：GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B。这一举措不仅为开发者提供了接近GPT-4和GPT-4o mini性能的开源替代方案，更通过开放全链路推理能力与灵活定制机制，重新定义了AI模型在实际应用中的边界。

GPT-OSS系列模型的发布，标志着开源大模型在功能性和实用性上的进一步突破。据官方技术文档显示，旗舰级模型GPT-OSS-120B拥有高达1170亿参数（其中活跃参数约为5.1亿），专为处理大规模高性能计算任务而设计。其架构优化使其能够完美适配单块H100 GPU的硬件环境，为高端计算场景提供高效支持。

与此同时，面向边缘计算和资源受限环境推出的GPT-OSS-20B则采用了轻量化设计理念，参数总量为210亿（活跃参数约3.6亿），在保持高性能的同时显著降低了硬件依赖，确保在低配置设备上也能实现低延迟响应。

此次GPT-OSS系列的另一大亮点在于其开放了完整的推理链监控接口，开发者可以实时追踪模型的决策过程，从而提升模型输出的可解释性和透明度。这种透明化机制对于调试、优化以及构建可信AI系统具有重要意义。

在功能层面，GPT-OSS系列展现出强大的代理能力，支持多种复杂操作，包括API调用、网页交互及Python代码执行等。同时，模型内置动态参数调节机制，提供低、中、高三档推理强度模式，满足从实时对话到批量数据处理的多样化需求。

此外，该系列模型还具备良好的微调扩展性，开发者可根据具体任务需求进行个性化优化。在多项权威基准测试中，如MMLU知识评估、GPQA专业问答挑战及竞赛级数学问题解决中，GPT-OSS的表现已能与闭源模型GPT-4和GPT-4o mini一较高下，展现出极高的竞争力。

总的来说，OpenAI此次推出的GPT-OSS系列不仅丰富了开源AI生态，也为广大开发者提供了更高性能、更强可控性、更灵活部署的模型选择，预示着未来AI技术将更加开放、透明与高效。

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