The following article is from 第一新声 Author 雷晶

作者 | 雷晶   校对 | Tina   策划 | Eason

来源 | 第一新声

图片｜公众号 AI 生成

8 月 6 日凌晨，OpenAI 发布了两款开源大语言模型 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b。这是自 2019 年开源 GPT-2 以来，OpenAI 首次发布开源模型。

OpenAI 时隔六年再推开源大语言模型，释放技术普惠信号。这一举动无疑在全球人工智能领域投下一枚重磅炸弹，也让国内大模型竞争格局面临新的变数。

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据官方介绍，这两款模型均为纯文本语言模型，在文本处理、代码生成、数学问题求解等领域表现强劲。gpt-oss-120b 总参数量为 1170 亿，激活参数为 51 亿，能够在单个 80GB 的 GPU 上运行，专为生产环境、通用应用和高推理需求的用例设计，既可以部署在数据中心，也能在高端台式机和笔记本电脑上运行。

而 gpt-oss-20b 总参数量为 210 亿，激活参数为 36 亿，专门针对更低延迟、本地化或专业化使用场景优化，在 16GB 的 GPU 上就能运行，这意味着大多数现代台式机和笔记本电脑都能驾驭。

在模型架构上，二者均采用了 Transformer 架构，并融入专家混合（MoE）设计，以此减少处理输入时激活参数量，提升推理与内存效率。它们还借鉴了 GPT-3 的设计理念，采用交替的密集注意力和局部带状稀疏注意力模式，使用分组多查询注意力机制以及旋转位置编码，原生支持 128k 上下文。

训练数据上，则重点聚焦于 STEM、编程和通用知识领域，并使用 o200k_harmony 分词器进行数据分词，该分词器是 OpenAI o4-mini 和 GPT-4o 所用分词器的 " 超集 "，也于此次同步开源。

除了性能强劲，OpenAI 为这两款模型赋予了诸多实用特性。

模型具备可配置的推理强度，能依据用户具体用例和延迟需求，轻松调整推理投入程度。同时支持完整的思维链，可完整访问模型的推理过程，便于开发者调试并提升输出结果的可信度，还支持参数级微调，开发者能够根据特定用例对模型进行深度定制。

另外，模型具备智能体能力，可利用原生的函数调用、网页浏览、Python 代码执行和结构化输出等功能，进一步拓展应用场景。

本次开源的 gpt-oss 支持本地运行，无需连接网络，数据也不必上传到云端，这一特性能够满足金融、医疗等受严格监管行业对数据隐私的要求。

但值得一提的是，这次开源并不彻底，这两款模型属于开放权重（open-weight）大语言模型，不提供训练数据和完整训练代码。

OpenAI 的开源或许是对市场竞争压力的回应。当前，全球 AI 市场竞争激烈，新兴力量崛起迅速，在这样的环境下开源成为重要手段，可以吸引更多开发者，完善其生态系统。

  受到冲击 国内大模型格局或有变局  

在 OpenAI 开源之前，国内的大模型开源早已进行得如火如荼。

近几个月来，腾讯、智谱 AI、昆仑万维、阿里巴巴、月之暗面等头部企业密集发布新一代开源大模型，将 AI 开源战场推至前所未有的热度。

百度文心早在 6 月开源 ERNIE-4.5 系列，覆盖 0.3B 至 47B 参数规模，以中文多模态能力见长，在 C-Eval 等基准测试中超越 GPT-416。

腾讯混元则在 8 月 4 日宣布开源四款轻量级模型 0.5B、1.8B、4B、7B，覆盖从端侧到云端场景，消费级显卡即可运行，并适配手机、平板、智能座舱等低功耗设备。其核心创新包括 256K 长上下文窗口，可处理 40 万汉字、双脑协作架构，即 " 快脑 " 即时响应、" 慢脑 " 深度推理，以及强化 Agent 能力。

阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列也在持续迭代。7 月刚推出 Qwen3 推理模型，可原生支持 256K 上下文处理能力，可应对更长文本、构建更深的推理链，自动启用多步推理，无需用户手动切换模式。8 月通义千问系列又推出了图像生成基础模型 Qwen-Image，主打复杂文本渲染能力，能在不同场景中，准确地生成不同语种、风格的文字，甚至可以写毛笔字书法，或是直接生成带有文本和图像的 PPT 页面。

智谱 AI 在 8 月 3 日开源 GLM-4.5（355B MoE）及轻量版 GLM-4.5-Air（106B），主打智能体原生架构与低成本推理（API 成本低至 0.8 元 / 百万 tokens），48 小时内登顶 Hugging Face 趋势榜。

除传统巨头外，垂直领域企业表现也相当活跃。

昆仑万维开源多模态模型 Skywork-R1V3-38B 与轻量图文生成模型 Skywork-UniPic-1.5B，入选 " 中国 AI 开源 16 强 "。字节跳动发布多语言翻译模型 Seed-X-Instruct-7B 与通用多模态模型 Tar-7B。月之暗面推出数学证明专精模型 Kimina-Prover-72B，其基础模型 Kimi-K2 跻身 Chatbot Arena 全球前五。蚂蚁集团则聚焦金融场景，开源数据集 Agentar-DeepFinance 及轻量多模态模型 Ming-Lite-Omni-1.5B。

据 Hugging Face 中国社区统计，7 月单月 16 家机构共开源 31 个模型及工具，覆盖文本、图像、3D 生成等全模态场景。

如今，OpenAI 携 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开源模型强势入局，无疑为国内大模型开源竞争格局带来巨变。

从积极方面看，其开源行为为国内企业提供了学习借鉴先进技术的契机，通过研究 OpenAI 模型架构、训练方式等，国内企业可以优化自身模型，实现技术升级。

然而，挑战也随之而来。OpenAI 凭借其知名度与技术领先形象会吸引部分国内开发者与用户资源。国内企业如何充分发挥本地化优势成为亟待解决的课题。

这场全球性的大模型开源竞赛才刚刚开始。

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