8月6号，真的今夕是何年了。
一晚上，三个我觉得都蛮大的货。
先是晚上10点，Google发了一个世界模型，Genie 3。
这个非常的强，我看的热血沸腾，我这两天也会单独写一篇文章，来聊聊这个玩意，真的，作为一个这么多年的游戏和VR玩家，看到Genie 3非常的激动。
然后就是12点半，Anthropic突然就发布了Claude Opus 4.1，在编程能力上继续进化。
这节奏，感觉就是来狙击OpenAI的。
然后，重头戏来了。
凌晨1点，OpenAI在GPT-2后，在整个ChatGPT世代，官宣发布了他们的*个开源模型，GPT-oss。
真的，不眠之夜。
直接来聊聊GPT-oss。
很强，非常强，OpenAI终于干了点人事。
GPT-oss一共开源了两款模型，120B和20B，都是MoE，纯文本、非多模态的推理模型，Apache 2.0 许可，也就是最宽松的那种，你随便用。
120B参数117B，激活参数5.1B。
20B的则209亿参数，激活参数3.6B。
上下文都是128K。
最爽的东西来了，这两模型，是原生支持4-bit量化的。。。
也就是说，20B模型的大小就12.8GB，*只要16GB内存就能跑，我这个破壁5080的16G卡，也能本地跑的动了20B的gpt-oss了。
而且，这不只是简单的那种事后压缩，就是社区常做的一些量化，那种方式性能会掉一大截。
比如DeepSeek-R1满血版是671B，8-bit精度，少数dense层依旧16 bit，最后的模型大小是720GB。
你想完整的部署它，8张96G的H100才行，如果你想省算力，那就你自己事后搞一层量化，量化到4-bit，这时候，模型体积就会小很多。
但是对等的，性能也会差一些。
而OpenAI是在后期训练的时候，就直接用了一种叫MXFP4的格式来做量化。也就是说，模型在出厂前就已经学会了如何在低精度的环境下工作，所以这种方式，不仅能大幅的缩小模型权重体积，性能损失极小。
比如gpt-oss-20b，总参20.9B，9成以上是MoE专家，被压成MXFP4，4.25 bit/权重，剩下不足一成的主干还是 FP16。
所以20.9B×4.25 bit≈11.1GB，再把那10%左右的FP16算进去，加点 header，模型最终大小就差不多落在了12.8GB，直接一张16G的显卡就能推的动，非常的爽。
120B的模型，也能跑在80G的单卡的，真的牛逼。
这块量化还是挺有意思的，今年6月的时候英伟达也搞了个NVFP4，跟OpenAI这个MXFP4稍微有点类似。
定位都差不多，4 bit速度，接近FP8的精度，还挺好玩的。
这波OpenAI上大分，让我这种本地玩家，也能跑一跑满血版的20B gpt-oss了。
再看看跑分。
在 Codeforces这个竞技编程测试中，gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 分别获得 2622 分和 2516 分，表现我记得是优于DeepSeek R1的，但逊于o3和o4-mini。
在人类的*考试中，gpt-oss-120b和gpt-oss-20b 的得分分别为19%和17.3%，低于o3。
不过OpenAI这个跑分其实非常的不直观，因为只跟自己对比，挺狗的，正好前端时间差不多同尺寸的Qwen3和GLM-4.5也都发了，群友洛小山 就把大家同尺寸模型的跑分都整合了一下。
结果不看不知道，一看吓一跳。
在同尺寸下，几乎是傲视群雄，没有敌手。
说说在哪用。
OpenAI自己做了一个在线的网站，供大家试用:
但是卡的一笔，经常动不了。
所以，你也可以在OpenRouter上用，他们已经*时间支持了gpt-oss。
比较可惜的是，截止到凌晨4点，我最常用的模型平台硅基流动还没支持gpt-oss，估计睡了。。。
此处对硅基流动工作人员喊话:快上模型。。。
而如果你想本地用的话，也可以直接下载一个Ollama。
Ollama现在支持UI界面了，好用很多。
下载安装完Ollama之后，你就可以在这个地方选择模型。
选完了以后，随手发个1或者你好之类的。
模型就会自动开始下载了。
但是这个地方稍微注意一下，不要自不量力= =
20B的模型至少需要16G的显卡才能跑。
120B的模型至少需要80G。
没到的就别下模型了，老老实实去硅基流动或者OpenRouter接个API用就行。
我自己部署了一下20B，用了下，速度确实是快，而且快的离谱。
还是群友洛小山 做了个对比。
在别的还在慢悠悠的跑的时候，gpt-oss-20B只花3秒就解决了战斗。
你用的时候就感觉，飞一样的感觉。
我自己也测了下代码审美，老样子，跑跑固定case像素弹球大师。
结果120B的给我看不会了，虽然能玩，但是真的丑。
emmmmmm。
至于20B的，就玩不了。。。
然后又在群里，看到了一张梗图。
一下子笑不活了。
而在推理和知识层面，确实还不错。
20B的模型，做这些烧脑的推理题，真的绰绰有余了。
写作文笔这块，我有一个常用的提示词:
"你是一位久负盛名的小说家，文字极富感染力，风格细腻，善于挖掘和表达复杂的情绪与心理。现在，给你一个场景:
夜晚十一点半，你独自坐在一列开往远方的小城的绿皮火车上，车厢内昏暗的灯光时明时灭，窗外掠过荒凉的村庄、星星点点的灯火、偶尔传来的犬吠，车厢内空气沉闷、混杂着烟草与泡面的味道。你对目的地怀着某种难言的情绪，夹杂着期待、犹豫、忐忑甚至是恐惧。
请你使用*人称，以细腻且富有感染力的文字，深入描写你此刻的内心活动和车厢内外的细节，尤其要注重细节密度、情绪层次和氛围营造，不少于500字。"
能比较清楚的对比看出来模型的写作功底。
比如这个就是GPT4.5的。
这个是Gemini 2.5 Pro的，都还不错。
而gpt-oss 20B的文笔，是这样的。
不跟GPT4.5和Gemini 2.5 Pro比，在同尺寸模型中，还是不错的，微调一下，应该能很棒的处理很多垂直任务。
就是我自己实测中发现，幻觉还是有一点不低的。
比如我问它，三体里云天明的三个小说是什么。
直接给我来了个，打底三部曲？？？
还有NASA第四个登月的明明是Alan Bean，这个爱德华安德森是个什么鬼。
不过这毕竟是个20B的模型，虽然代码拉，幻觉有点高，但是在推理能力和数学能力上都很强了。
整体来看，确实在本地的消费级模型上，是很好也是很实用的。
后面微调一下，应该能干不少事，又燃起了我的斗志。。。
到时候后续也可以分享一下gpt-oss的微调教程和应用场景。
讲道理，OpenAI能把这事干出来，还是之前被DeepSeek给逼急了。
虽然每次看到OpenAI磨磨唧唧藏着掖着，我都会骂它一顿，但这次，确实真的可以给它鼓个掌了。
gpt-oss确实够诚意满满，够硬气，也足够改变未来开源社区的格局了。
这次OpenAI开了一个很好的头，拉低了门槛，提高了上限，让AI圈子的玩法更丰富了。
咱就是说，要不然，就Open到底。
周四不是发GPT-5吗？
索性，把GPT-5也开源了。
可好？
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