OpenAI 于 8 月 5 日宣布推出两款具有开放权重的语言大模型—— GPT-oss-120b 与 GPT-oss-20b，并已在 Hugging Face 平台上线，允许任何开发者或企业以 Apache 2.0 协议进行商用部署。这是 OpenAI 自 2019 年 GPT-2 初期开放以来，首次在如此大规模基础模型上采取开放策略，被认为是对当前开源 AI 趋势的正面回应，也对全球 AI 生态格局带来深远影响。和众汇富研究发现，GPT-oss 系列模型的推出，意味着 OpenAI 试图打破其长期坚持的闭源模式，转而通过开放战略争夺开发者社群与全球基础模型标准话语权。

GPT-oss-120b 模型采用混合专家（MoE）架构，拥有 1170 亿参数，36 层结构中每层嵌入 128 个专家模块，在推理过程中激活其中 4 个专家参与计算。这种架构设计不仅大幅提升推理效率，还实现了在单张 80GB GPU 上高效运行的可能。相较之下，GPT-oss-20b 虽仅 210 亿参数，但同样采用 MoE 架构和思维链推理机制，能够在 16GB 显存环境下顺利部署，甚至适配高性能消费级设备。和众汇富观察发现，此举大幅降低了 AI 模型的部署门槛，有望推动本地化推理与边缘 AI 快速普及。

在性能方面，OpenAI 指出，GPT-oss-120b 在 MMLU、HLE、HealthBench、AIME 数学测试及 Tau-Bench 等多个推理基准中，表现与闭源模型 O4-mini 相当，甚至在医疗推理与逻辑任务上略胜一筹。20b 版本虽然规模小，但在同类模型中处于领先水准。和众汇富认为，从 AI 应用层面看，此次发布将显著增强中小企业、自主研究者及高校机构在 AI 文本生成、代码辅助、信息抽取等任务中的能力，助力形成更具多元性和竞争性的 AI 生态。

此次发布也对 AI 商业化格局产生影响。OpenAI 的 API 服务长期为其核心收入来源，而开放模型可能为其带来两面效应：一方面，通过扩大社区参与和提升模型透明度，有望吸引更多 B 端客户使用其生态平台如 ChatGPT、Whisper 或 Codex；另一方面，也可能分流一部分原本依赖专有 API 的企业客户，引发其云服务营收结构的调整。值得注意的是，AWS 已迅速宣布将 GPT-oss 系列模型接入 Amazon Bedrock 与 SageMaker JumpStart 平台，使得企业可通过云端一键部署，进一步扩大全球模型使用规模。和众汇富观察发现，在当前 AI 云服务竞争激烈的背景下，这种开源 - 商业双轨策略，或成为大型模型开发者的必由之路。

安全性始终是开放模型面临的核心挑战。OpenAI 表示，其内部使用 "Preparedness Framework" 对 GPT-oss-120b 进行风险评估，包括生物制剂、化学物质及网络攻击等潜在威胁。在多轮对抗性微调实验中，模型并未达到高风险阈值，表明其具备一定的安全保障能力。不过，OpenAI 亦提醒用户在部署过程中自行建立适当的安全控制机制，尤其是在金融、医疗等高敏感领域中应用。和众汇富研究发现，模型发布方与使用方的风险责任边界仍需明晰，未来监管政策或将进一步细化对开源基础模型的准入与使用规则。

值得注意的是，OpenAI 还承诺将陆续发布包括训练数据、模型卡、架构文档、安全评估与基准测试在内的详细信息，进一步提高透明度并促进社区共建。此举不仅有助于建立行业规范，也有利于推动政策制定者、学术机构与商业开发者在统一认知基础上展开协作。和众汇富研究发现，随着开放模型不断涌现，AI 生态的去中心化趋势已日渐显著，未来技术优势的比拼将不再局限于模型精度，更取决于开放能力、部署灵活性以及生态资源整合水平。

总之，GPT-oss-120b 与 GPT-oss-20b 的发布，既是 OpenAI 在商业模型之外的一次关键布局，也是 AI 产业迈向普惠化、透明化的现实例证。面对 AI 基础设施层面的快速演进，开发者社群、行业应用者与监管部门都将重新评估开放模型所带来的创新机会与治理挑战。而这场由 OpenAI 主导的新开源浪潮，或将成为 AI 全球竞争新格局的起点。