🎯 情报来源：Simon Willison's Weblog
OpenAI正式发布两款开源大模型gpt-oss-120b（1200亿参数）和gpt-oss-20b（210亿参数），均采用Apache 2.0许可证。其中120B版本在核心推理基准测试中接近OpenAI专有模型o4-mini水平，仅需单块80GB GPU即可高效运行；20B版本性能对标o3-mini，可在16GB内存的边缘设备部署。更惊人的是，20B模型在PhD级科学问答GPQA基准测试中达到71.5%准确率，逼近专有模型77%的表现。
技术文档披露，120B模型训练消耗210万H100 GPU小时，按当前云GPU价格估算成本介于420万至2310万美元。模型采用混合专家架构（MoE），120B版本每token激活51亿参数，20B版本激活36亿参数。实测显示20B模型在32GB内存MacBook上仅占用11.72GB RAM，支持低/中/高三档推理模式。
💡 核心要点
- 性能对标专有模型：120B版本与o4-mini推理性能差距仅1.3个百分点（80.1% vs 81.4%）
- 边缘计算突破：20B模型在16GB设备运行，MacBook实测内存占用11.72GB
- 训练成本曝光：120B模型训练耗资420-2310万美元，20B成本低一个数量级
- 科学推理能力：20B模型在PhD级GPQA测试达71.5%，超越多数同尺寸开源模型
- 工具调用革新：集成浏览器/Python工具链，支持新型Harmony响应格式
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首次实现120B级MoE模型单卡部署，20B模型边缘推理突破现有技术瓶颈；新型Harmony格式提供多通道输出和工具调用标准化方案。
商业价值：高 – 开源协议允许商用，将冲击Mistral、Llama等现有生态；训练成本公开为行业设立新基准，20B模型性价比优势显著。
趋势预测：高 – 短期内中国开源模型（如Qwen、Moonshot）将面临压力；中长期看，工具调用能力可能重塑开发者生态，边缘AI应用将迎来爆发增长。