我要投稿
微信搜一搜，关注“架构师带你玩转AI”
OpenAI重磅开源GPT-OSS大模型，MoE架构与创新量化技术实现高效推理，让大模型真正触手可及。 核心内容： 1. GPT-OSS的MoE架构突破：稀疏激活与计算优化 2. 注意力机制创新：交替注意力与GQA技术详解 3. MXFP4量化技术：4.25位混合精度实现高效部署
一、模型架构
GPT-OSS模型提供20B和120B两种规格。
Gpt-oss-120b 模型在核心推理基准测试中与 OpenAI o4-mini 模型几乎持平，同时能在单个 80GB GPU 上高效运行。Gpt-oss-20b 模型在常见基准测试中与 OpenAI o3‑mini 模型取得类似结果，且可在仅配备 16GB 内存的边缘设备上运行，使其成为设备端应用、本地推理或无需昂贵基础设施的快速迭代的理想选择。
2. 注意力机制创新
GPT-OSS在注意力机制上采用了多项优化技术。
注意力层配置：├── 交替注意力模式│ ├── 全上下文注意力层│ └── 滑动窗口注意力层（128 tokens）├── 分组多查询注意力（GQA）│ └── 组大小：8├── 学习型注意力汇聚（Attention Sink）│ └── 每头独立的可学习汇聚值
采用RoPE（Rotary Positional Embedding）实现位置编码。
└── 旋转位置编码（RoPE） └── 原生支持128K上下文长度
二、模型量化
MXFP4张量结构：├── tensor.blocks：实际FP4值│ └── 每个uint8打包两个FP4值└── tensor.scales：块级缩放因子 └── 在最后一个维度进行块缩放
三、模型训练
模型采用了与 O4-mini 类似的训练流程进行后训练，包括监督式微调阶段和高计算量强化学习阶段。目标是使模型符合《OpenAI 模型规范》（在新窗口中打开），并使其在生成答案前能够应用 CoT 推理和工具使用能力。通过采用与OpenAI最先进的专有推理模型相同的技术，这些模型在训练后展现出卓越的性能。
训练Pipeline：预训练阶段├── 无监督学习├── 模式识别优化└── 基础能力建立 ↓后训练阶段├── 监督微调（SFT）├── 人类反馈强化学习（RLHF）├── 融合o3等前沿模型技术└── 原生MXFP4量化训练
四、模型部署
# 单GPU部署（MXFP4）GPU: H100 80GB内存: 系统内存32GB+精度: MXFP4 + BF16激活
# 消费级硬件部署GPU: 16GB VRAM内存: 系统内存16GB精度: MXFP4 + BF16激活
2. Ollama本地部署
整个部署过程非常简化，Ollama作为本地AI模型管理工具，让用户无需复杂配置就能快速运行大型语言模型，支持图形界面和命令行两种使用方式。
（1）普通用户方式：
（2）开发者命令行方式：
ollama run gpt-oss:20b 启动这个20B参数的开源模型53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-08-07
自主搜索AI的突破：阿里通义实验室WebAgent项目深度解析
2025-08-07
OpenAI开源gpt-oss大模型，本地测试可用性比较高
2025-08-07
全网评测，GPT登顶开源第一！
2025-08-07
Google 又开源一利器 LangExtract：一款可将非结构化文本抽取为结构化数据的 Python 库
2025-08-07
一文了解 DeepSeek 系列模型的演进与创新
2025-08-07
OpenAI 终究还是背刺了自己：1200亿参数模型直接开源，实测 120b 模型编码能力强过 Claude3.5！太香了
2025-08-06
Agent应用爆发，谁成为向上托举的力量？
2025-08-06
在笔记本上，部署 gpt-oss-120b 模型
2025-07-23
2025-06-17
2025-06-17
2025-07-23
2025-07-14
2025-07-27
2025-07-12
2025-07-29
2025-07-29
2025-05-29
回到顶部
粤ICP备14082021号