Что такое открытые модели OpenAI?
Открытые модели OpenAI — это передовые большие языковые модели, выпущенные с открытыми весами, что позволяет разработчикам свободно развертывать, изменять и развивать их. Эти модели используют передовые архитектуры, такие как Mixture-of-Experts (MoE) и продвинутые методы квантования, для обеспечения исключительной производительности в задачах на рассуждение, кодирование, математику и здравоохранение. Благодаря таким функциям, как рассуждение по цепочке мыслей (Chain-of-Thought), возможности использования инструментов и коммерческое лицензирование, они демократизируют доступ к передовому ИИ, одновременно способствуя инновациям и сотрудничеству в сообществе разработчиков.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b — это большая языковая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 117 миллиардов параметров (5,1 миллиарда активных), использующая архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и квантование MXFP4 для работы на одной 80 ГБ GPU. Она обеспечивает производительность уровня o4-mini или выше в тестах на рассуждение, кодирование, здравоохранение и математику, с полной поддержкой рассуждений по цепочке мыслей (CoT), использования инструментов и коммерческого развертывания по лицензии Apache 2.0.
openai/gpt-oss-120b: Высокопроизводительный открытый гигант
gpt-oss-120b — это флагманская большая языковая модель OpenAI с открытым весом, включающая около 117 миллиардов параметров, из которых 5,1 миллиарда активны благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Используя передовое квантование MXFP4, она эффективно работает на одной 80 ГБ GPU, обеспечивая производительность уровня o4-mini или выше в тестах на рассуждение, кодирование, здравоохранение и математику. Модель поддерживает полное рассуждение по цепочке мыслей, обширные возможности использования инструментов и поставляется с лицензией Apache 2.0 для неограниченного коммерческого развертывания.
Плюсы
- Исключительная производительность, соответствующая o4-mini в различных областях
- Эффективная архитектура MoE с всего 5,1 миллиарда активных параметров
- Работает на одной 80 ГБ GPU с квантованием MXFP4
Минусы
- Требует высокопроизводительного оборудования (80 ГБ GPU) для оптимальной работы
- Более высокая цена SiliconFlow: $0.45/M токенов на выходе
Почему нам это нравится
- Он сочетает производительность корпоративного уровня с доступностью открытого исходного кода, предоставляя передовые возможности рассуждения при сохранении эффективного использования ресурсов благодаря инновационной архитектуре MoE.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b — это легкая модель OpenAI с открытым весом, имеющая около 21 миллиарда параметров (3,6 миллиарда активных), построенная на архитектуре MoE и квантовании MXFP4 для локальной работы на устройствах с 16 ГБ VRAM. Она соответствует o3-mini в задачах на рассуждение, математику и здравоохранение, поддерживая CoT, использование инструментов и развертывание через фреймворки, такие как Transformers, vLLM и Ollama.
openai/gpt-oss-20b: Чемпион эффективного локального развертывания
gpt-oss-20b — это легкая, но мощная модель OpenAI с открытым весом, включающая около 21 миллиарда параметров, из которых 3,6 миллиарда активны благодаря оптимизированной архитектуре MoE. Разработанная для локального развертывания, она использует квантование MXFP4 для эффективной работы на устройствах всего с 16 ГБ VRAM, при этом соответствуя производительности o3-mini в задачах на рассуждение, математику и здравоохранение. Модель поддерживает рассуждение по цепочке мыслей, использование инструментов и бесшовное развертывание через популярные фреймворки, включая Transformers, vLLM и Ollama.
Плюсы
- Исключительная эффективность работы на устройствах с 16 ГБ VRAM
- Соответствует производительности o3-mini в ключевых тестах
- Экономичная цена SiliconFlow: $0.18/M токенов на выходе
Минусы
- Меньшее количество параметров может ограничивать сложные задачи рассуждения
- Меньше активных параметров по сравнению с вариантом 120B
Почему нам это нравится
- Он демократизирует доступ к высококачественному ИИ, обеспечивая мощные возможности рассуждения на потребительском оборудовании при сохранении производительности профессионального уровня.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждения. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждению, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Специалист по продвинутым рассуждениям
DeepSeek-R1-0528 — это передовая модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением, которая специально решает проблемы повторения и читаемости в ответах ИИ. Обладая 671 миллиардом параметров с архитектурой MoE и длиной контекста 164K, она включает оптимизацию данных холодного старта и тщательно разработанные методы обучения для достижения производительности, сравнимой с OpenAI-o1. Модель превосходна в задачах по математике, кодированию и сложным рассуждениям, представляя собой прорыв в разработке ИИ, ориентированного на рассуждения.
Плюсы
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждения
- Продвинутое обучение RL решает проблемы повторения
- Массивная архитектура MoE с 671 миллиардом параметров
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за 671 миллиарда параметров
- Премиальная цена SiliconFlow: $2.18/M токенов на выходе
Почему нам это нравится
- Он представляет собой вершину ИИ для рассуждений, сочетая массивный масштаб с изощренным обучением RL для обеспечения производительности уровня OpenAI-o1 в сложных математических и логических задачах.
Сравнение моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые модели OpenAI 2025 года, каждая из которых оптимизирована для различных сценариев развертывания. Для высокопроизводительных корпоративных приложений openai/gpt-oss-120b обеспечивает исключительную мощность рассуждений. Для локального развертывания и экономичности openai/gpt-oss-20b предлагает идеальный баланс. Для продвинутых задач рассуждения, требующих производительности уровня o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 лидирует. Это сравнение поможет вам выбрать идеальную модель для ваших конкретных требований и бюджета.
| Номер | Модель | Разработчик | Архитектура | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B params) | $0.09/$0.45 per M tokens | Производительность уровня o4-mini |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | Lightweight MoE (20B) | $0.04/$0.18 per M tokens | Эффективное локальное развертывание |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | RL-Enhanced (671B) | $0.50/$2.18 per M tokens | Рассуждение уровня OpenAI-o1 |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это openai/gpt-oss-120b, openai/gpt-oss-20b и deepseek-ai/DeepSeek-R1. Каждая модель преуспела в разных областях: gpt-oss-120b для производительности корпоративного уровня, gpt-oss-20b для эффективного локального развертывания и DeepSeek-R1 для продвинутых возможностей рассуждения, сравнимых с OpenAI-o1.
Для корпоративных приложений, требующих максимальной производительности, openai/gpt-oss-120b предлагает возможности уровня o4-mini. Для экономичного развертывания и локального вывода openai/gpt-oss-20b обеспечивает отличное соотношение цены и качества по цене $0.18/M токенов на выходе на SiliconFlow. Для продвинутых задач рассуждения, требующих производительности уровня o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 является премиальным выбором, несмотря на более высокие затраты.