OpenAI 宣布在 Apache 2.0 协议下开源两款轻量级语言模型 —— gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，可在低成本下实现强大的实际应用性能。这是自2019年GPT-2发布以来，OpenAI 首次回归开源领域。

“一个健康开放的模型生态系统，是实现 AI 广泛普及并惠及所有人的重要维度。我们正在发布自己的开放模型，以探索我们如何为这一生态系统做出贡献，以及这些模型的优势和好处是否值得 OpenAI 在未来投资于开放模型。”

该公司表示，与同等规模的开放模型相比，这两款模型在推理任务中表现更优，展现出强大的工具使用能力，并针对在消费级硬件上高效部署进行了优化。它们通过强化学习与 OpenAI 最先进内部模型（包括 o3 及其他前沿系统）所启发的技术相结合进行训练。

公告称，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。

在工具使用、少样本函数调用、CoT推理（如在 Tau-Bench 智能体评估套件中的结果所示）以及 HealthBench 测试中也表现强劲（甚至超越了 OpenAI o1 和 GPT‑4o 等专有模型）。

“这些模型与我们的回复 API⁠兼容，并专为在智能体工作流中使用而设计，具备卓越的指令执行能力、工具使用能力（如网页搜索或 Python 代码执行）以及推理能力——包括根据任务需求调整推理力度的能力，尤其适用于无需复杂推理且/或需要极低延迟最终输出的任务。它们完全可定制，提供完整的思维链 (CoT)，并支持结构化输出⁠。”

此外，OpenAI 还提到了“安全”这一核心原则。“我们还通过在我们的《防范准备框架》下测试一个经过对抗性微调的 gpt-oss-120b 版本，引入了额外的评估层。Gpt-oss 模型在内部安全基准测试中的表现与我们的前沿模型相当，为开发者提供了与我们近期专有模型相同的安全标准。”

测评结果表明，Gpt-oss-120b 在竞赛编程 (Codeforces)、通用问题解决 (MMLU 和 HLE) 以及工具调用 (TauBench) 方面表现优于 OpenAI o3‑mini，并与 OpenAI o4-mini 持平或超越其性能。在健康相关查询 (HealthBench⁠) 和竞赛数学 (AIME 2024 和 2025) 方面表现得比 o4-mini 更好。尽管 gpt-oss-20b 的规模较小，但在这些相同的评估中，它与 OpenAI o3‑mini 持平或超越后者，甚至在竞赛数学和医疗方面表现得更好。

此外，作为此次更新的一部分，微软还为 Windows 设备推出了 GPU 优化版的 gpt-oss-20b 模型。这些模型基于 ONNX Runtime，支持本地推理，并可通过 Foundry Local 和 VS Code AI 工具包获取，使得 Windows 开发者更容易使用开放模型进行开发。

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