6月中旬，OpenAI在全球AI行业格局最热的时候，突然在网上正式发布了两款全新开源权重语言模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，这也是自2019年开源GPT-2以来的首次尝试，让不少开发者和技术圈都炸开了锅。

当天，整个AI圈一片沸腾，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三大巨头在同一天各自发布重磅产品，有业内人说，这就是“神仙打架”的现场。OpenAI CEO奥特曼更是第一时间晒出了团队的成绩单，直言“这是技术上的重大胜利”，并称新模型在性能上已经能媲美自家o4-mini，能在高端笔记本上流畅运行。

说回gpt-oss本身，这次的开源可谓下足诚意：gpt-oss-120b参数规模达到1170亿，激活参数51亿，支持H100 GPU及主流高端PC，运行内存仅需80GB，适合数据中心与本地化环境。而gpt-oss-20b参数也有210亿，激活参数36亿，内存需求只要16GB，让开发门槛大幅降低，不少网友已经用它跑起来编写小游戏，体验接近23 tokens每秒。就连网友在经典数理逻辑和小球运动等测试中，也发现这批模型解题思路清楚、表现不俗，只是在难度极高的六边形问题上还会有卡壳，但整体性能已经赶上众多闭源产品。

而这次开源背后的关键人物，也是技术圈里小有名气的Zhuohan Li——北大本硕、伯克利博士、分布式系统和大模型推理专家。在他的带领下，gpt-oss系列用上了MoE（专家混合）、Flash Attention、RoPE等多项前沿技术，大幅提升了同等硬件下的模型吞吐率和运行效率。gpt-oss-120b全程消耗210万H100小时完成训练，用了原生MXFP4量化技术，能让百亿级模型塞进笔记本或台式电脑里高效运行。

更值得一提的是，gpt-oss系列彻底开放了底层权重和代码，使用宽松的Apache 2.0协议，没有Copyleft约束，这给开发者巨大的自由空间：既可以按业务需求微调，也能直接用于商用部署。开发场景覆盖从私人本地部署、定制化任务，到混合数据中心落地。而OpenAI官方还提前联合微软、英伟达、AWS等生态厂商适配了各大主流工具平台，包括Hugging Face、Ollama、llama.cpp等，免去了小白入门的各种配置烦恼。甚至在安全性上，OpenAI还用“最坏情况微调”方案提前做了多轮风控评估，只为让开源模型在自由可用和安全守底之间找到平衡。

同一天发布闭源旗舰Claude Opus 4.1的Anthropic，虽然还在坚持高价高壁垒策略，但功能打磨和算法优化依然得到不少开发者认可。Google DeepMind的Genie 3也紧随其后，高效生成可交互世界的能力同样让人惊喜。三家其实各有打法：OpenAI展现开放姿态，Anthropic守稳高端壁垒，而Google坚持技术创新，让行业用户真正有了选择权。

回头OpenAI这次从闭源到开源的转身，多少带着一点形势所迫的意味。压力来自市场新锐，OpenAI CEO也在公合坦言，之前在开源方面“站在历史的错误一边”。趋势来了挡都挡不住，封闭的壁垒最终还是得向生态和开发者低头。

但无论公司选择哪条路，有一点是确定的：对于开发者和技术爱好者来说，这真的是最好的时代。不管是想深度微调、打造本地私有AI，还是希望用最前沿的闭源服务，都有了合适的解决方案。技术开放与壁垒、商业与自由之间，可能永远没有“绝对的最佳”，但只要大家能根据自身的实际目标和需求挑选适合自己的工具，这个AI新纪元就值得我们共同期待。

模型和产品再强大，也别忘了安全和创新永远是AI世界里的底线。选择开放，意味着责任；拥抱技术，也请留心风险。希望每个开发者和团队，都能在自己的舞台上，创造出让人惊叹的新可能。