Was sind OpenAI Open-Source-Modelle?
OpenAI Open-Source-Modelle sind fortschrittliche große Sprachmodelle, die mit offenen Gewichten veröffentlicht werden, sodass Entwickler sie frei bereitstellen, modifizieren und darauf aufbauen können. Diese Modelle nutzen modernste Architekturen wie Mixture-of-Experts (MoE) und fortschrittliche Quantisierungstechniken, um eine außergewöhnliche Leistung bei Denk-, Codierungs-, Mathematik- und gesundheitsbezogenen Aufgaben zu liefern. Mit Funktionen wie Chain-of-Thought-Denken, Werkzeugnutzungsfähigkeiten und kommerzieller Lizenzierung demokratisieren sie den Zugang zu modernster KI und fördern gleichzeitig Innovation und Zusammenarbeit in der Entwicklergemeinschaft.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b ist OpenAIs Open-Weight-Sprachmodell mit ~117 Mrd. Parametern (5,1 Mrd. aktiv), das ein Mixture-of-Experts (MoE)-Design und MXFP4-Quantisierung verwendet, um auf einer einzelnen 80-GB-GPU zu laufen. Es liefert eine Leistung auf o4-mini-Niveau oder besser in Denk-, Codierungs-, Gesundheits- und Mathematik-Benchmarks, mit vollständigem Chain-of-Thought (CoT), Werkzeugnutzung und Unterstützung für die kommerzielle Bereitstellung unter Apache 2.0-Lizenz.
openai/gpt-oss-120b: Hochleistungs-Open-Weight-Kraftpaket
gpt-oss-120b ist OpenAIs Flaggschiff-Open-Weight-Sprachmodell mit ~117 Mrd. Parametern und 5,1 Mrd. aktiven Parametern durch seine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur. Durch den Einsatz fortschrittlicher MXFP4-Quantisierung läuft es effizient auf einer einzelnen 80-GB-GPU und liefert gleichzeitig eine Leistung auf o4-mini-Niveau oder besser in Denk-, Codierungs-, Gesundheits- und Mathematik-Benchmarks. Das Modell unterstützt vollständiges Chain-of-Thought-Denken, umfassende Werkzeugnutzungsfähigkeiten und wird mit einer Apache 2.0-Lizenz für die uneingeschränkte kommerzielle Bereitstellung geliefert.
Vorteile
- Außergewöhnliche Leistung, die o4-mini in mehreren Bereichen entspricht
- Effiziente MoE-Architektur mit nur 5,1 Mrd. aktiven Parametern
- Läuft auf einer einzelnen 80-GB-GPU mit MXFP4-Quantisierung
Nachteile
- Erfordert High-End-Hardware (80-GB-GPU) für optimale Leistung
- Höhere SiliconFlow-Preise von 0,45 $/M Token-Ausgabe
Warum wir es lieben
- Es kombiniert Leistung auf Unternehmensniveau mit Open-Source-Zugänglichkeit und liefert modernste Denkfähigkeiten bei gleichzeitiger effizienter Ressourcennutzung durch innovative MoE-Architektur.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b ist OpenAIs leichtgewichtiges Open-Weight-Modell mit ~21 Mrd. Parametern (3,6 Mrd. aktiv), das auf einer MoE-Architektur und MXFP4-Quantisierung basiert, um lokal auf Geräten mit 16 GB VRAM zu laufen. Es erreicht o3-mini-Niveau bei Denk-, Mathematik- und Gesundheitsaufgaben und unterstützt CoT, Werkzeugnutzung und die Bereitstellung über Frameworks wie Transformers, vLLM und Ollama.
openai/gpt-oss-20b: Champion für effiziente lokale Bereitstellung
gpt-oss-20b ist OpenAIs leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Open-Weight-Modell mit ~21 Mrd. Parametern und 3,6 Mrd. aktiven Parametern durch seine optimierte MoE-Architektur. Für die lokale Bereitstellung konzipiert, nutzt es MXFP4-Quantisierung, um effizient auf Geräten mit nur 16 GB VRAM zu laufen, während es die o3-mini-Leistung bei Denk-, Mathematik- und gesundheitsbezogenen Aufgaben erreicht. Das Modell unterstützt Chain-of-Thought-Denken, Werkzeugnutzung und eine nahtlose Bereitstellung über beliebte Frameworks wie Transformers, vLLM und Ollama.
Vorteile
- Außergewöhnliche Effizienz beim Betrieb auf Geräten mit 16 GB VRAM
- Erreicht o3-mini-Leistung in wichtigen Benchmarks
- Kostengünstige SiliconFlow-Preise von 0,18 $/M Token-Ausgabe
Nachteile
- Kleinere Parameteranzahl kann komplexe Denkaufgaben einschränken
- Weniger aktive Parameter im Vergleich zur 120B-Variante
Warum wir es lieben
- Es demokratisiert den Zugang zu hochwertiger KI, indem es leistungsstarke Denkfähigkeiten auf Consumer-Hardware ermöglicht und gleichzeitig professionelle Leistung beibehält.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 ist ein auf Reinforcement Learning (RL) basierendes Denkmodell, das die Probleme der Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Denkfähigkeiten weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Denkaufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Spezialist für fortgeschrittene Argumentation
DeepSeek-R1-0528 ist ein hochmodernes Denkmodell, das auf Reinforcement Learning basiert und speziell die Herausforderungen der Wiederholung und Lesbarkeit in KI-Antworten angeht. Mit 671 Mrd. Parametern, MoE-Architektur und einer Kontextlänge von 164K integriert es Cold-Start-Datenoptimierung und sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden, um eine Leistung zu erzielen, die OpenAI-o1 vergleichbar ist. Das Modell zeichnet sich in Mathematik, Codierung und komplexen Denkaufgaben aus und stellt einen Durchbruch in der auf Argumentation fokussierten KI-Entwicklung dar.
Vorteile
- Leistung vergleichbar mit OpenAI-o1 bei Denkaufgaben
- Fortgeschrittenes RL-Training behebt Wiederholungsprobleme
- Massive MoE-Architektur mit 671 Mrd. Parametern
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund von 671 Mrd. Parametern
- Premium SiliconFlow-Preise von 2,18 $/M Token-Ausgabe
Warum wir es lieben
- Es repräsentiert den Höhepunkt der Denk-KI, indem es massive Skalierung mit ausgeklügeltem RL-Training kombiniert, um Leistung auf OpenAI-o1-Niveau bei komplexen mathematischen und logischen Problemlösungen zu liefern.
KI-Modellvergleich
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden OpenAI Open-Source-Modelle des Jahres 2025, die jeweils für unterschiedliche Bereitstellungsszenarien optimiert sind. Für Hochleistungs-Unternehmensanwendungen bietet openai/gpt-oss-120b außergewöhnliche Denkfähigkeiten. Für die lokale Bereitstellung und Kosteneffizienz bietet openai/gpt-oss-20b die perfekte Balance. Für fortgeschrittene Denkaufgaben, die o1-Niveau-Leistung erfordern, ist deepseek-ai/DeepSeek-R1 führend. Dieser Vergleich hilft Ihnen, das ideale Modell für Ihre spezifischen Anforderungen und Ihr Budget auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Architektur | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B params) | $0.09/$0.45 per M tokens | Leistung auf o4-mini-Niveau |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | Lightweight MoE (20B) | $0.04/$0.18 per M tokens | Effiziente lokale Bereitstellung |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | RL-Enhanced (671B) | $0.50/$2.18 per M tokens | Denkfähigkeit auf OpenAI-o1-Niveau |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind openai/gpt-oss-120b, openai/gpt-oss-20b und deepseek-ai/DeepSeek-R1. Jedes Modell zeichnete sich in verschiedenen Bereichen aus: gpt-oss-120b für Leistung auf Unternehmensniveau, gpt-oss-20b für effiziente lokale Bereitstellung und DeepSeek-R1 für fortgeschrittene Denkfähigkeiten, vergleichbar mit OpenAI-o1.
Für Unternehmensanwendungen, die maximale Leistung erfordern, bietet openai/gpt-oss-120b Funktionen auf o4-mini-Niveau. Für kostenbewusste Bereitstellung und lokale Inferenz bietet openai/gpt-oss-20b ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis mit 0,18 $/M Token-Ausgabe auf SiliconFlow. Für fortgeschrittene Denkaufgaben, die o1-Niveau-Leistung benötigen, ist deepseek-ai/DeepSeek-R1 trotz höherer Kosten die Premium-Wahl.