模型介绍

OpenAI再次推出开源模型，发布了两款突破性的GPT-oss系列大模型，即GPT-oss-120b和GPT-oss-20b，为AI领域带来了巨大的创新和发展潜力。这两款模型不仅在性能上与现有的闭源模型媲美，而且在硬件适配性上具有明显优势，为开发者和企业提供了新的应用场景和商业机会。

一、两款模型的参数与性能特点

OpenAI这次开源的两款大模型各有特色，针对不同硬件配置和应用需求提供了解决方案。

通过采用MoE架构，OpenAI成功实现了“参数规模”与“运行效率”的平衡，拓展了大模型的应用场景。

二、Apache 2.0 许可：商用与修改的宽松条件

与模型性能同样值得关注的是开源许可条款。此次发布的两款模型均采用Apache 2.0许可证，这意味着企业可以自由商用、修改代码并进行二次分发，无需公开修改后的源代码。相比Meta的Llama 3（限制非商业使用），Apache 2.0许可为企业商用提供了更为宽松的条件。不过需要注意的是，模型的训练数据并未公开，尽管如此，开发者仍可基于现有模型进行微调与部署。

三、生态支持：多方合作助力推广

为进一步推广开源模型，OpenAI已与多个技术合作伙伴达成合作，推动模型应用的广泛部署。

• 合作伙伴：Azure、AWS、Hugging Face、Ollama、NVIDIA等20多家企业。

• 模型下载与部署：开发者可以通过Hugging Face

  下载模型权重，并在Ollama进行本地部署；微软还推出了Windows GPU优化版，支持AMD和苹果M系列芯片的原生运行。

• 离线能力：即使在断网环境下，模型仍能调用本地工具（如Python解释器）进行任务生成、数据运算等操作。

四、存在的争议：幻觉率与安全风险

尽管GPT-oss系列模型在硬件适配和性能上表现出色，但仍存在一些问题需要改进。

• 幻觉率问题：在PersonQA

  测试中，120b模型的错误信息比例高达49%，是o1模型的三倍，这对医疗、法律等要求高精度的场景来说是一个潜在的挑战。

• 安全风险：由于Apache 2.0

  的商用权限较宽松，可能会被滥用于生成垃圾信息或恶意代码。OpenAI表示已经进行过多轮安全测试，但仍无法完全避免滥用情况的发生。

尽管如此，这一开源举措无疑为AI行业注入了新的活力，打破了部分AI技术的垄断格局，促进了技术的快速发展。

结语：为开发者与企业提供更多选择

对于开发者而言，GPT-oss-20b模型可以帮助打造本地AI助手，提升工作效率；对于企业，GPT-oss-120b模型则为构建专属大模型提供了可行的解决方案。这两款模型为不同需求的用户提供了新的选择和机遇，推动AI领域向更广泛的应用场景发展。

详细信息与技术资源请访问：

GitHub 地址：https://github.com/openai/gpt-oss

hugging face 地址：https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b

hugging face 地址：https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b

modelscope地址：https://modelscope.cn/models/openai-mirror/gpt-oss-20b/summary

modelscope地址：https://modelscope.cn/models/openai-mirror/gpt-oss-120b/summary

ollama 可视化下载模型方法

Ollama 与 OpenAI 合作，将其最新的先进开放权重模型引入 Ollama。20B和120B这两个模型带来了全新的本地聊天体验，专为强大的推理能力、代理任务和多样化的开发者用例而设计。

功能亮点

• Agentic 功能：

  使用模型的原生功能进行函数调用、网页浏览（Ollama 提供内置网页搜索，可以选择启用该功能以使用最新信息扩充模型）、python 工具调用和结构化输出。

• 完整的思路：

   完全访问模型的推理过程，从而更轻松地进行调试并增强对输出的信任。

• 可配置的推理力度：

  根据您的具体用例和延迟需求轻松调整推理力度（低、中、高）。

• 可微调：

   通过参数微调完全根据您的特定用例定制模型。

• 宽松的 Apache 2.0 许可证：

  自由构建，不受版权限制或专利风险 - 非常适合实验、定制和商业部署。

量化 - MXFP4 格式

OpenAI 利用量化技术来减少 gpt-oss 模型的内存占用。这些模型在训练后会将混合专家 (MoE) 权重量化为 MXFP4 格式，其中每个参数的权重被量化为 4.25 位。MoE 权重占总参数数量的 90% 以上，将这些权重量化为 MXFP4 格式后，较小的模型可以在内存低至 16GB 的系统上运行，而较大的模型则可以在单个 80GB 的 GPU 上运行。

Ollama 原生支持 MXFP4 格式，无需额外量化或转换。Ollama 的新引擎已开发新内核，以支持 MXFP4 格式。

Ollama 与 OpenAI 合作，根据他们的参考实现进行基准测试，以确保 Ollama 的实现具有相同的质量。

20B参数模型

gpt-oss-20b模型专为低延迟、本地或特殊用例而设计。

120B参数模型

gpt-oss-120b该模型专为生产、通用、高推理用例而设计。

NVIDIA 与 Ollama 合作在 GeForce RTX 和 RTX PRO GPU 上加速 gpt-oss

NVIDIA 和 Ollama 正在深化合作，以提升 NVIDIA GeForce RTX 和 RTX PRO GPU 上的模型性能。此次合作使使用 RTX 的 PC 用户能够精准地利用 OpenAI 的 gpt-oss 模型的功能。

我们将继续与 Ollama 合作，并不断改进。未来，我们将发布一篇关于该模型的深入工程文章。

开始

1、下载最新的 Ollama 版本

2、安装模型

3、使用教程

该模型可以直接在 Ollama 的新应用程序中或通过终端下载：

ollama 运行 gpt-oss:20b

ollama 运行 gpt-oss:120b

ollama卸载方法

https://www.uied.cn/circle/85234.html

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