在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展一直是备受瞩目的焦点。最近，OpenAI推出的开源模型gpt-oss，为这一领域带来了新的活力和探索方向。Sebastian Raschka博士在最新文章《从GPT-2到gpt-oss：深度剖析架构演进》中，详细回顾了从GPT-2到gpt-oss的演进历程，并将其与Qwen3进行了对比分析。
今年8月，就在GPT-5发布的前两天，OpenAI推出了两款开源的权重大语言模型：gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。这是自2019年GPT-2发布以来，OpenAI首次公开其模型权重，标志着LLM研究向更开放、更透明的方向迈进。
gpt-oss的推出得益于一系列巧妙的优化技术，使得这些大型模型能够在本地设备上运行。Raschka博士在文章中深入剖析了gpt-oss的架构，指出尽管整体架构与GPT-2相似，但在多个细节上进行了重要改进。这些改进包括移除Dropout、引入RoPE替代绝对位置编码、采用Swish/SwiGLU激活函数、引入混合专家模型（MoE）、使用分组查询注意力（GQA）以及滑动窗口注意力等。
文章特别提到了gpt-oss与Qwen3的比较。Qwen3是当前顶尖的开源权重模型之一，其某个MoE变体在参数规模上与gpt-oss相近。Raschka博士指出，gpt-oss和Qwen3在架构上有很多相似之处，但也存在一些关键差异。例如，gpt-oss使用了滑动窗口注意力机制，而Qwen3则没有；gpt-oss的架构更“宽”，而Qwen3则更“深”。
在性能基准测试方面，gpt-oss展现出了与OpenAI自研闭源模型以及Qwen3相当的实力。尽管基准测试并不等同于实际使用体验，但gpt-oss的能力已经得到了初步验证。gpt-oss还具备一个独特的功能：用户可以通过调整推理力度来平衡成本、算力和准确度，这一特性使得gpt-oss在工具使用场景下更具灵活性。
值得注意的是，gpt-oss的推出恰逢GPT-5发布前夕。尽管GPT-5作为OpenAI的旗舰产品，在性能上无疑更加出色，但gpt-oss的出现为那些偏好开源和本地/私有化部署的用户提供了新的选择。随着开源LLM的工具集成日益成熟，gpt-oss在未来有望发挥更大的作用。
总的来说，gpt-oss的推出不仅展示了OpenAI在LLM领域的持续创新能力，也为整个行业带来了新的发展机遇和挑战。未来，我们期待看到更多类似gpt-oss的开源模型出现，共同推动人工智能技术的进步和应用。
