GPT-OSS模型是OpenAI于2025年8月推出的开源推理模型系列，旨在为开发者提供高性能、可本地部署的AI模型选项。
该系列包括两个主要版本：GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B，均采用混合专家（MoE）架构，以平衡性能与资源消耗。
模型概述： GPT-OSS-120B：总参数量约1170亿，每个token激活约510亿参数，可在单张80GB GPU上运行，性能接近或达到OpenAI闭源模型o4-mini的水平。
GPT-OSS-20B：总参数量约210亿，每个token激活约36亿参数，支持在16GB内存的消费级设备（如笔记本电脑）上运行，性能优于或接近o3-mini。
核心特性： 开源与商用许可：采用Apache 2.0许可证，允许免费用于研究、商业部署和定制开发，无需授权或付费。
推理能力：经过与OpenAI专有模型相同的后训练流程（包括监督微调和强化学习），支持思维链（CoT）推理和工具调用（如网页搜索、Python解释器），在编程、数学、健康问答等基准测试中表现优异。
部署灵活性：提供低、中、高三种推理强度设置，可调整延迟与性能的权衡；支持最长128k上下文窗口，适用于复杂任务。
应用场景：该系列模型降低了AI技术的使用门槛，尤其适合资源受限的组织或个人进行本地化部署、创新开发和前沿研究。
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