終極指南 - 2026 年最佳 OpenAI 開源模型

什麼是 OpenAI 開源模型？

OpenAI 開源模型是釋出開放權重的先進大型語言模型，使開發人員能夠自由地部署、修改和在此基礎上進行構建。這些模型利用了專家混合（MoE）等前沿架構和先進的量化技術，在推理、編碼、數學和健康相關任務中提供卓越的性能。憑藉著思考鏈（Chain-of-Thought）推理、工具使用能力和商業許可等特性，它們在促進開發者社群創新與合作的同時，實現了對最先進 AI 的民主化訪問。

openai/gpt-oss-120b

gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開放權重大型語言模型，擁有約 117B 的參數（5.1B 作用參數），使用專家混合（MoE）設計和 MXFP4 量化，可在單張 80 GB GPU 上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供達到或超越 o4-mini 級別的性能，並支援完整的思考鏈（CoT）、工具使用以及 Apache 2.0 許可的商業部署。

openai/gpt-oss-120b：高效能開放權重強者

gpt-oss-120b 是 OpenAI 的旗艦開放權重大型語言模型，透過其專家混合（MoE）架構擁有約 117B 參數，其中作用參數為 5.1B。利用先進的 MXFP4 量化技術，它可在單張 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達到或超越 o4-mini 級別的性能。該模型支援完整的思考鏈推理、全面的工具使用能力，並附帶可用於無限制商業部署的 Apache 2.0 許可。

優點

• 在多個領域中擁有與 o4-mini 相媲美的卓越性能

• 高效的 MoE 架構，僅有 5.1B 作用參數

• 透過 MXFP4 量化可在單張 80 GB GPU 上運行

缺點

• 需要高階硬體（80 GB GPU）以獲得最佳性能

• SiliconFlow 的定價較高，為每百萬 tokens Output $0.45

推薦理由

• 它將企業級性能與開源普及性相結合，提供前沿的推理能力，同時透過創新的 MoE 架構保持高效的資源利用率。

openai/gpt-oss-20b

gpt-oss-20b 是 OpenAI 的輕量級開放權重模型，擁有約 21B 參數（3.6B 作用參數），基於 MoE 架構和 MXFP4 量化構建，可在 16 GB VRAM 裝置上本地運行。它在推理、數學和健康任務方面可媲美 o3-mini，並支援 CoT、工具使用以及透過 Transformers、vLLM 和 Ollama 等框架進行部署。

openai/gpt-oss-20b：高效本地部署冠軍

gpt-oss-20b 是 OpenAI 輕量且強大的開放權重模型，透過其優化的 MoE 架構擁有約 21B 參數，其中作用參數為 3.6B。該模型專為本地部署而設計，利用 MXFP4 量化在僅有 16 GB VRAM 的裝置上高效運行，同時在推理、數學和健康相關任務中達到 o3-mini 的性能。該模型支援思考鏈推理、工具使用，並能透過 Transformers、vLLM 和 Ollama 等熱門框架進行無縫部署。

優點

• 在 16 GB VRAM 裝置上運行的卓越效率

• 在關鍵基準測試中可媲美 o3-mini 的性能

• 極具成本效益的 SiliconFlow 定價，每百萬 tokens Output 僅需 $0.18

缺點

• 較小的參數數量可能會限制複雜的推理任務

• 與 120B 變體相比，作用參數較少

推薦理由

• 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，讓高畫質 AI 的獲取變得更加普及。

deepseek-ai/DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在進行強化學習之前，DeepSeek-R1 納入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達到了與 OpenAI-o1 相當的性能，並且透過精心設計的訓練方法，提升了整體效果。

deepseek-ai/DeepSeek-R1：先進推理專家

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習驅動的前沿推理模型，專門解決了 AI 回應中的重複和可讀性挑戰。該模型擁有 671B 參數、MoE 架構和 164K 上下文長度，並結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優異，代表了專注於推理的 AI 開發的一大突破。

優點

• 在推理任務中具有與 OpenAI-o1 相當的性能

• 先進的 RL 訓練解決了重複問題

• 龐大的 671B 參數 MoE 架構

缺點

• 由於擁有 671B 參數，因此對計算資源的要求較高

• SiliconFlow 頂級定價，每百萬 tokens Output 需 $2.18

推薦理由

• 它代表了推理 AI 的巔峰，將龐大的規模與複雜的 RL 訓練相結合，在解決複雜的數學和邏輯問題中提供 OpenAI-o1 級別的性能。

AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的 OpenAI 開源模型，每款模型都針對不同的部署場景進行了優化。對於高性能的企業應用，openai/gpt-oss-120b 提供了卓越的推理能力。對於本地部署和成本效率，openai/gpt-oss-20b 提供了完美的平衡。對於需要 o1 級別性能的先進推理任務，deepseek-ai/DeepSeek-R1 則處於領先地位。此比較有助於您根據特定需求和預算選擇最理想的模型。

編號 | 模型 | 開發商 | 架構 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢
1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B 參數) | 每百萬 tokens $0.09/$0.45 | o4-mini 級別性能
2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | 輕量級 MoE (20B) | 每百萬 tokens $0.04/$0.18 | 高效本地部署
3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | 強化學習增強 (671B) | 每百萬 tokens $0.50/$2.18 | OpenAI-o1 級別推理

常見問題

哪些 OpenAI 開源模型入選了我們的前三名？

我們在 2026 年的前三名選擇是 openai/gpt-oss-120b、openai/gpt-oss-20b 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1。每款模型在不同領域都表現出色：gpt-oss-120b 適合企業級性能，gpt-oss-20b 適合高效本地部署，而 DeepSeek-R1 則適合提供與 OpenAI-o1 相當的先進推理能力。

我們在對這些 OpenAI 模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據以下幾個關鍵因素評估了每款模型：在推理、編碼和數學方面的效能基準；包括 MoE 設計和量化效率在內的架構創新；從本地 16GB 設置到企業 80GB 配置的部署靈活性；許可條款與商業可行性；以及在 SiliconFlow 等平台上的整體成本效益。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳 OpenAI 開源選擇？

這些模型代表了開放權重 AI 開發的前沿。它們展示了透過 MoE 架構在效率上的重大進步、透過多種部署選項帶來的普及性，以及與 o3-mini 和 o1 等專有模型相當或甚至超越的性能，同時保持了完整的商業許可自由。

哪些模型最適合不同的使用場景和預算？

對於需要最大性能的企業應用，openai/gpt-oss-120b 提供了 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 tokens Output $0.18 的價格提供了極佳的價值。對於需要 o1 級別性能的先進推理任務，儘管成本較高，deepseek-ai/DeepSeek-R1 仍是頂級的首選。