什麼是OpenAI開源模型？
OpenAI開源模型是發布了開放權重的先進大型語言模型，使開發人員能夠自由部署、修改和在其基礎上進行構建。這些模型利用尖端架構，如專家混合（MoE）和先進的量化技術，在推理、編碼、數學和健康相關任務中提供卓越的性能。憑藉思維鏈推理、工具使用能力和商業許可等功能，它們使最先進的AI技術普及化，同時促進開發者社群的創新和協作。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b是OpenAI的開源大型語言模型，擁有約1170億參數（51億活躍參數），採用專家混合（MoE）設計和MXFP4量化技術，可在單個80 GB GPU上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供o4-mini級或更優的性能，並支援完整的思維鏈（CoT）、工具使用和Apache 2.0許可的商業部署。
openai/gpt-oss-120b：高性能開源巨擘
gpt-oss-120b是OpenAI的旗艦開源大型語言模型，擁有約1170億參數，其中51億為活躍參數，透過其專家混合（MoE）架構實現。它利用先進的MXFP4量化技術，可在單個80 GB GPU上高效運行，同時在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供o4-mini級或更優的性能。該模型支援完整的思維鏈推理、全面的工具使用能力，並附帶Apache 2.0許可證，可用於無限制的商業部署。
優點
- 在多個領域提供與o4-mini相媲美的卓越性能
- 高效的MoE架構，僅有51億活躍參數
- 透過MXFP4量化在單個80 GB GPU上運行
缺點
- 需要高端硬體（80 GB GPU）以獲得最佳性能
- SiliconFlow輸出每百萬token定價較高，為$0.45
我們為何喜愛它
- 它將企業級性能與開源可訪問性相結合，透過創新的MoE架構提供尖端推理能力，同時保持高效的資源利用。
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級開源模型，擁有約210億參數（36億活躍參數），基於MoE架構和MXFP4量化技術，可在16 GB VRAM設備上本地運行。它在推理、數學和健康任務中與o3-mini表現相當，支援CoT、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等框架部署。
openai/gpt-oss-20b：高效本地部署冠軍
gpt-oss-20b是OpenAI的輕量級但功能強大的開源模型，擁有約210億參數，其中36億為活躍參數，透過其優化的MoE架構實現。專為本地部署設計，它利用MXFP4量化技術，可在僅有16 GB VRAM的設備上高效運行，同時在推理、數學和健康相關任務中與o3-mini表現相當。該模型支援思維鏈推理、工具使用，並可透過Transformers、vLLM和Ollama等流行框架無縫部署。
優點
- 在16 GB VRAM設備上運行效率卓越
- 在關鍵基準測試中與o3-mini性能相當
- SiliconFlow輸出每百萬token定價具成本效益，為$0.18
缺點
- 較少的參數數量可能會限制複雜的推理任務
- 與120B版本相比，活躍參數較少
我們為何喜愛它
- 它透過在消費級硬體上實現強大的推理能力，同時保持專業級性能，使高品質AI普及化。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務中實現了與OpenAI-o1相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：高級推理專家
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習驅動的尖端推理模型，專門解決AI回應中的重複和可讀性挑戰。它擁有6710億參數，採用MoE架構和164K上下文長度，整合了冷啟動數據優化和精心設計的訓練方法，以實現與OpenAI-o1相當的性能。該模型在數學、編碼和複雜推理任務中表現出色，代表了以推理為中心的AI發展的突破。
優點
- 在推理任務中性能與OpenAI-o1相當
- 先進的RL訓練解決了重複問題
- 龐大的6710億參數MoE架構
缺點
- 由於6710億參數，計算要求較高
- SiliconFlow輸出每百萬token定價較高，為$2.18
我們為何喜愛它
- 它代表了推理AI的巔峰，將大規模與複雜的RL訓練相結合，在複雜的數學和邏輯問題解決中提供OpenAI-o1級別的性能。
AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的OpenAI開源模型，每個模型都針對不同的部署場景進行了優化。對於高性能企業應用，openai/gpt-oss-120b提供卓越的推理能力。對於本地部署和成本效益，openai/gpt-oss-20b提供了完美的平衡。對於需要o1級別性能的高級推理任務，deepseek-ai/DeepSeek-R1處於領先地位。此比較有助於您根據特定需求和預算選擇理想的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 架構 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B params) | $0.09/$0.45 per M tokens | o4-mini級別性能 |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | Lightweight MoE (20B) | $0.04/$0.18 per M tokens | 高效本地部署 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | RL-Enhanced (671B) | $0.50/$2.18 per M tokens | OpenAI-o1級別推理 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是openai/gpt-oss-120b、openai/gpt-oss-20b和deepseek-ai/DeepSeek-R1。每個模型在不同領域表現出色：gpt-oss-120b適用於企業級性能，gpt-oss-20b適用於高效本地部署，而DeepSeek-R1則適用於與OpenAI-o1相媲美的高級推理能力。
對於需要最大性能的企業應用，openai/gpt-oss-120b提供o4-mini級別的能力。對於注重成本的部署和本地推理，openai/gpt-oss-20b在SiliconFlow上以每百萬token輸出$0.18的價格提供卓越價值。對於需要o1級別性能的高級推理任務，deepseek-ai/DeepSeek-R1是儘管成本較高但仍是首選的高級選項。