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OpenAI终于Open了,虽然迟到,但是抓住了“开源模型”最大痛点

发布日期:2025-08-06 08:46:13 浏览次数: 2543
作者:数字游牧日常

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OpenAI最新开源模型gpt-oss直击行业痛点:低门槛部署与高性能的完美结合,让本地运行大模型不再是梦想。

核心内容:
1. gpt-oss系列的技术突破:MoE架构与MXFP4精度的创新应用
2. 实际部署优势:从H100到消费级显卡的广泛适配性
3. 市场定位分析:在开源模型竞争中脱颖而出的关键因素

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
从七月底开始,市场对OpenAI期待最大的GPT-5一直是“只听楼梯响,不见人下来”的状态。然后是各种“剧透”到处飞,有说很强大的,有说提升有限的,反正很快就会来了,效果如何,到时候就知道了。
一直知道的是OpenAI这段时间的模型发布,会有两个,其中一个是GPT-5,另一个就是开放权重模型(大家喜欢叫“开源模型”),昨晚,没等到GPT-5,但是开放权重模型gpt-oss来了。
两个模型,都是MoE,分别是gpt-oss-120B和gpt-oss-20B(激活参数分别为5.13B和3.61B,这个差距不很大,最大的区别在专家数量,128比上32)。
相对于一堆OpenAI自己的模型能力评分(号称超越o3-mini,接近o4-mini),听听就可以了。
真正的亮点是:使用了MXFP4精度,这不仅是为了节省训练成本,更是为了方便本地部署。
120B模型只需要一张H100,20B可以在消费显卡跑的很流畅,对了,都是原生模型,而不需要蒸馏或者再量化。
今天有别的事情要做,所以没办法快速抽出时间来进行测试。但是在X上,Groq(推理硬件和服务的)刚公布了120B模型的推理速度是500tokens/s,而一些人已经发了使用Ollama在4090卡上跑20B模型的视频,目测一下在30-40tokens/s。
对OpenAI至少可以有一点信心,拥有最好前沿模型之一(其实o3,o4系列能力确实很全面,经常用会有这个体会)的OpenAI,用几乎同样的数据(gpt-4o筛选过的预训练数据,o3,o4强化学习过程中差不多的后数据),训练出的开放权重模型,几乎是最可以被信任的同类模型。
有思考能力,OpenAI体系下的工具调用,多语言能力,欠缺的只是多模态能力。不过真的需要在本地跑一个不上不下的多模态吗?
当然,除去模型能力不谈,其实,虽然DeepSeek的R1掀起了“开源模型”的一轮高潮,但是现实也非常残酷:过高的硬件需求,过多的性能优化“know-how”,让“本地”只能停留在demo阶段。对于如今大量的代码生成和搜索需求而言,即使20个tokens/s的速度,大概也就是刚刚勉强可以使用的水平。
GPT-OSS系列模型打在了最大的“痛点”上:部署门槛和性能。
我们已经可以看到hugging-face,ollama上快速蹿升的热度了。未来一段时间,不出意外,这几乎会成为大家唯一的选择(心疼前段时间纷纷发布了“开源模型”的公司们几秒钟)。
最后总结一下:MoE模型;MXFP4精度;120B和20B两个模型(刚去huggingface上看了一下,120B的权重文件大小是64GB不到,意味着一张80GB显存的H100可以跑的非常轻松,H800和H20当然也很ok);介于o3-mini和o4-mini间的能力;Agentic和工具调用能力;纯文本,多语言。
更多的更新,需要这周晚一点部署完了以后再说了,时间不是耗费在部署上,而是为了调用原生工具改现成代码上。
对了,Anthropic也来凑了个热闹,突然发了“Claude-4.1 Opus”。我试了一下,比如上面的gpt-oss的slides就是它做的,完整版本12页,我截了其中一页:
审美比Claude-4.0有提高,而且还加入了苹果最新的“液态玻璃”效果。这不是我说的,是Claude-4.1自己说的,有图有真相。
Anthropic是一家非常激进而且越来越激进的模型公司,从这个配色方案的“赶时髦”上就可以看出来,它们已经成为目前最纯粹的前沿模型公司了,“野心”巨大。
也是12页的slides,风格会有些不同,我截了其中一页。
因为只是个小更新,其实没办法进行标准测试,只能在使用中一点点感受了。我其实一直不太喜欢Claude-4的所谓“审美”,有点过去轻浮,4.1给我的初步感受是在这一块有了不小的变化。
夏天接近尾声的时候,该来的都一个个来了,其实,技术层面的进步速度一直没下来过,最大的进步是,2025年,从demo走向了各种生产环境的全面落地。
后面还会有很多精彩的,比如,这个礼拜的GPT-5(Sam Altman都这么说了,这一次应该不太会再跳票了),比如,过段时间的Gemini-3,当然,Google DeepMind也有自己的“开源”系列,Gemma,应该要出4了。
有个趋势挺好的,相比“花式跑分”,实用已经成为了几家前沿模型的共识,而且真的越来越好用。

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