當地時間周二， OpenAI 宣布，推出了兩款全新的開源AI推理模型，能力與此前推出的o系列模型相近。

OpenAI 稱，這兩款模型在多個公開基準測試中表現出了“頂尖水平”。

“回到我們 2015 年創辦公司的初衷，OpenAI 的使命始終是確保通用人工智能（AGI）惠及全人類。因此，我們十分期待全球開發者基于美國創造的、基于我們價值觀的開源 AI 堆棧構建技術，讓所有人免費使用，造福大眾。”OpenAI CEO 山姆·奧特曼說。

這兩款模型分別為：

- gpt-oss-120b：規模較大，性能更強，甚至能在單張 Nvidia 顯卡上運行。

- gpt-oss-20b：較輕量，甚至可在擁有16GB內存的普通筆記本電腦上運行。

這次發布是 OpenAI 自五年前發布GPT-2以來，首次推出新的“開源”大語言模型。

OpenAI 透露，基于這些開源模型，當其無法單獨完成復雜任務，比如處理圖片，開發者可以將其與 OpenAI 的閉源模型連接，以獲取幫助。

雖然 OpenAI 早期曾開源過模型，但近年來逐漸轉向閉源策略，通過API向企業和開發者出售訪問權，建立了龐大的商業模式。

最新數據顯示，ChatGPT周活躍用戶達7億，較去年增長了4倍。

今年 1 月，OpenAI CEO 山姆·奧特曼表示，在開源問題上，OpenAI 可能“站錯了歷史的一邊”。

4 月，奧特曼在 X 平臺預告稱，“幾個月內發布一款帶推理能力的開放權重模型”。?

7 月 ，他再次發文，將該開源模型無限期推遲。

不到一個月，奧特曼“食言”。

但開源模型市場早已時移世易。

截至7月31日，GitHub Trending 前10的模型中，全部都是中國的開源模型。

其中， Qwen一家獨占5席位，開源世界半壁江山。智譜GLM-4.5登頂，Air排名第6；混元3D世界模型作為唯二的多模態，排行第3。

作為對比，幾乎所有美國 AI ?公司都選擇了閉源路線，給大模型“上鎖”。

?Meta 曾是開源 AI 模型領域的領軍企業，但其 Llama 系列模型在過去一年已逐漸落后。

7 月30日，馬克·扎克伯格在其公開信中寫道，“我們將謹慎選擇哪些模型繼續開源，哪些則不再公開。”?

這家曾經的“開源旗手”正式轉向，為閉源留出了后門。

就在公開信發布前一周，據《紐約時報》報道，Meta新成立的超級智能實驗室已暫停其最大開源模型“Behemoth”的內部測試，原因是“性能未達預期”。

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7 月 ，特朗普政府呼吁美國 AI 公司，更多地開源技術，推動全球采用符合美國價值觀的 AI 技術。

看起來 ，OpenAI 率先響應了該一號召。

通過推出 gpt-oss，OpenAI 希望贏得開發者和特朗普政府的認可，同時應對來自中國 AI的競爭壓力。

OpenAI 稱，此次推出的開源模型在性能上已成為同類領先者。

在編程競賽平臺 Codeforces（工具輔助）上：gpt-oss-120b 得分 2622 分；gpt-oss-20b 得分 2516 分。

兩款模型表現優于 DeepSeek 的 R1 模型，但低于 o3 和 o4-mini。

（OpenAI 開源模型在 Codeforces 上的表現）

在另一項跨學科測試——Humanity’s Last Exam（工具輔助）中：?gpt-oss-120b 得分 19%；gpt-oss-20b 得分 17.3%。

成績同樣不及 o3 模型，但超過了 DeepSeek 和通義千問等現有頂尖開源模型。

（OpenAI 開源模型在 Humanity’s Last Exam 測試中的表現）

值得注意的是，這兩款開源模型的“幻覺”（生成虛假信息）問題明顯高于最新的閉源模型 o3 和 o4-mini。

OpenAI 表示，這與小型模型知識儲備不足、容易產生更多幻覺的預期結果一致。

在 OpenAI 內部用于測試人物相關知識準確性的 PersonQA 基準中：gpt-oss-120b 幻覺率高達 49%；gpt-oss-20b 幻覺率為 53%。

相比之下，早期的 o1 模型僅為 16%，最新的小型閉源模型 o4-mini 為 36%。

訓練方法上，OpenAI 表示，開源模型的訓練方式與閉源模型類似，都采用了專家混合（MoE）機制，使模型運行效率大幅提升。

例如，擁有 1170 億參數的 gpt-oss-120b，每次推理實際調用的參數只有 51 億個。

OpenAI 強調，這些開源模型特別適合用于 AI 智能體，可調用網絡搜索、Python 代碼執行等工具輔助推理。

但目前它們僅支持文本，無法處理圖像或音頻。

OpenAI 將新模型以 Apache 2.0 開源許可協議發布，這意味著企業可免費使用甚至商業化，無需取得 OpenAI 授權。

這兩款模型此前曾因安全考量多次延遲發布。經測試，新模型在生化攻擊等方面的潛在風險略有提升，但并未達到“危險”的能力門檻。