什么是OpenAI开源模型？
OpenAI开源模型是发布了开放权重的先进大型语言模型，使开发人员能够自由部署、修改和在其基础上进行构建。这些模型利用Mixture-of-Experts (MoE)等尖端架构和先进的量化技术，在推理、编码、数学和健康相关任务中提供卓越性能。凭借思维链推理、工具使用能力和商业许可等功能，它们使最先进的AI技术普及化，同时促进开发社区的创新与合作。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b是OpenAI的开放权重大型语言模型，拥有约1170亿参数（51亿活跃参数），采用专家混合（MoE）设计和MXFP4量化技术，可在单个80 GB GPU上运行。它在推理、编码、健康和数学基准测试中提供o4-mini级别或更优的性能，支持完整的思维链（CoT）、工具使用，并获得Apache 2.0许可，支持商业部署。
openai/gpt-oss-120b：高性能开放权重主力模型
gpt-oss-120b是OpenAI的旗舰开放权重大型语言模型，通过其专家混合（MoE）架构拥有约1170亿参数，其中51亿为活跃参数。它利用先进的MXFP4量化技术，可在单个80 GB GPU上高效运行，同时在推理、编码、健康和数学基准测试中提供o4-mini级别或更优的性能。该模型支持完整的思维链推理、全面的工具使用能力，并附带Apache 2.0许可，可进行无限制的商业部署。
优点
- 在多个领域表现卓越，与o4-mini相当
- 高效的MoE架构，仅有51亿活跃参数
- 通过MXFP4量化可在单个80 GB GPU上运行
缺点
- 需要高端硬件（80 GB GPU）以获得最佳性能
- SiliconFlow输出每百万token定价较高，为$0.45
我们喜爱它的理由
- 它将企业级性能与开源可访问性相结合，通过创新的MoE架构提供尖端推理能力，同时保持高效的资源利用。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级开放权重模型，拥有约210亿参数（36亿活跃参数），基于MoE架构和MXFP4量化技术，可在16 GB显存设备上本地运行。它在推理、数学和健康任务中与o3-mini相当，支持CoT、工具使用，并通过Transformers、vLLM和Ollama等框架进行部署。
openai/gpt-oss-20b：高效本地部署的佼佼者
gpt-oss-20b是OpenAI的轻量级但功能强大的开放权重模型，通过其优化的MoE架构拥有约210亿参数，其中36亿为活跃参数。专为本地部署设计，它利用MXFP4量化技术，可在仅有16 GB显存的设备上高效运行，同时在推理、数学和健康相关任务中与o3-mini性能相当。该模型支持思维链推理、工具使用，并通过包括Transformers、vLLM和Ollama在内的流行框架进行无缝部署。
优点
- 在16 GB显存设备上运行效率卓越
- 在关键基准测试中与o3-mini性能相当
- SiliconFlow输出每百万token定价经济实惠，为$0.18
缺点
- 参数数量较少可能限制复杂推理任务
- 与120B版本相比，活跃参数较少
我们喜爱它的理由
- 它通过在消费级硬件上实现强大的推理能力，同时保持专业级性能，从而普及了高质量AI的访问。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，旨在解决重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1还整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法提升了整体效率。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：高级推理专家
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习驱动的尖端推理模型，专门解决AI响应中的重复性和可读性挑战。它拥有6710亿参数，采用MoE架构和164K上下文长度，整合了冷启动数据优化和精心设计的训练方法，以实现与OpenAI-o1相当的性能。该模型在数学、编码和复杂推理任务中表现出色，代表了以推理为中心的AI发展的一项突破。
优点
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当
- 先进的RL训练解决了重复性问题
- 庞大的6710亿参数MoE架构
缺点
- 由于6710亿参数，计算要求更高
- SiliconFlow输出每百万token定价较高，为$2.18
我们喜爱它的理由
- 它代表了推理AI的巅峰，将大规模与复杂的RL训练相结合，在复杂的数学和逻辑问题解决中提供OpenAI-o1级别的性能。
AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的OpenAI开源模型，每个模型都针对不同的部署场景进行了优化。对于高性能企业应用，openai/gpt-oss-120b提供卓越的推理能力。对于本地部署和成本效益，openai/gpt-oss-20b提供了完美的平衡。对于需要o1级别性能的高级推理任务，deepseek-ai/DeepSeek-R1处于领先地位。此对比有助于您根据具体需求和预算选择理想的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 架构 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (1200亿参数) | 每百万token $0.09/$0.45 | o4-mini级别性能 |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | 轻量级MoE (200亿参数) | 每百万token $0.04/$0.18 | 高效本地部署 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | RL增强型 (6710亿参数) | 每百万token $0.50/$2.18 | OpenAI-o1级别推理 |
常见问题
我们2025年的前三名推荐是openai/gpt-oss-120b、openai/gpt-oss-20b和deepseek-ai/DeepSeek-R1。每个模型在不同领域表现出色：gpt-oss-120b适用于企业级性能，gpt-oss-20b适用于高效本地部署，而DeepSeek-R1则提供与OpenAI-o1相当的先进推理能力。
对于需要最大性能的企业应用，openai/gpt-oss-120b提供o4-mini级别的能力。对于注重成本的部署和本地推理，openai/gpt-oss-20b在SiliconFlow上以每百万token $0.18的输出价格提供了极佳的价值。对于需要o1级别性能的高级推理任务，deepseek-ai/DeepSeek-R1是首选，尽管成本较高。