gpt-oss

OpenAI 开放权重模型,本地部署也能跑出强推理

开源 free 开源模型
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GitHub 星标 ★ 20473
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类开源模型
开发团队openai
所属国家
定价模式free
价格说明开源权重模型,免费使用,遵循开源许可证
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 20473
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-06-23 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-17
浏览次数0

项目介绍

gpt-oss 是 OpenAI 发布的两个开放权重语言模型,分别为 120b 和 20b 参数规模。它解决的是闭源大模型无法本地部署、无法自由微调和审计的问题,让开发者和企业能在自有硬件或私有云上运行接近前沿水平的模型。核心能力包括:采用 MoE 混合专家架构,在保持较强推理与生成能力的同时降低推理成本;支持长上下文与工具调用,适合构建 Agent、RAG 和代码助手;提供完整权重与推理代码,可离线部署、二次训练和量化压缩。项目以 Python 实现,配套示例和文档,方便快速接入现有推理框架。对需要数据合规、低延迟或成本可控的团队来说,gpt-oss 提供了闭源 API 之外的可控替代方案。

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技术标签

使用教程

—

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • Python 环境,可直接使用 pip 安装依赖
  • gpt-oss-20b 适合本地/低延迟场景,gpt-oss-120b 需单张 80GB GPU(如 NVIDIA H100 或 AMD MI300X)
  • 需从 Hugging Face 下载模型权重(openai/gpt-oss-120b 或 openai/gpt-oss-20b)
  • 使用 vLLM 推理时需安装 vLLM,并开启 trust_remote_code
  • 可选:从源码编译 triton 以启用 triton 实现

安装与启动步骤

  1. 1安装 gpt-oss 包

    README 说明可直接从 PyPI 安装 gpt-oss。若只做推理接入,从此步开始即可。

    pip install gpt-oss
  2. 2可选装 triton 源码

    仅在需要 triton 实现时执行。需克隆 triton 仓库并编译安装,过程较慢。

    git clone https://github.com/triton-lang/triton
    cd triton/
    pip install -r python/requirements.txt
    pip install -e . --verbose --no-build-isolation
    pip install -e python/triton_kernels
  3. 3安装 triton 版实现

    在 gpt-oss 仓库根目录执行,安装带 triton 可选依赖的本地版本。

    pip install -e ".[triton]"
  4. 4下载模型权重

    README 只给出 Hugging Face 页面链接,未提供命令行下载方式,请到页面手动下载权重。

  5. 5用 vLLM 跑推理

    按 README 示例用 vLLM 加载 openai/gpt-oss-20b 并生成,注意显存与上下文参数。

    from vllm import LLM, SamplingParams
    
    llm = LLM(
        model="openai/gpt-oss-20b",
        trust_remote_code=True,
        gpu_memory_utilization=0.95,
        max_num_batched_tokens=4096,
        max_model_len=5000,
        tensor_parallel_size=1,
    )
    
    sampling = SamplingParams(
        max_tokens=128,
        temperature=1,
    )
    
    outputs = llm.generate(
        prompt_token_ids=[prefill_ids],
        sampling_params=sampling,
    )
  6. 6加载 harmony 编码

    两个模型必须使用 harmony 响应格式,否则模型无法正确工作。

    from openai_harmony import load_harmony_encoding, HarmonyEncodingName
    
    encoding = load_harmony_encoding(HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS)
  7. 7启用 python 工具

    把工具定义放进 harmony 提示的 system 消息中即可调用;浏览器工具同理。

    from gpt_oss.tools.python_docker.docker_tool import PythonTool
    from openai_harmony import SystemContent, Message, Conversation, Role, load_harmony_encoding, HarmonyEncodingName
    
    encoding = load_harmony_encoding(HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS)
    
    python_tool = PythonTool()

关键配置

配置项必填说明示例
model是指定要加载的模型仓库名openai/gpt-oss-20b
trust_remote_code是允许加载模型自带的自定义代码true
gpu_memory_utilization否GPU 显存占用比例0.95
max_num_batched_tokens否单批最大 token 数4096
max_model_len否最大上下文长度5000
tensor_parallel_size否张量并行使用的 GPU 数量1

如何确认成功

运行 vLLM 的 llm.generate 能正常返回 outputs,且 harmony 编码加载不报错,即表示环境可用。

常见问题

Q:模型输出混乱或不可用怎么办?

A:gpt-oss 系列必须使用 harmony 响应格式,README 明确说明用其他格式模型无法正确工作。请通过 openai_harmony 加载并构造提示。

Q:120b 和 20b 怎么选?

A:120b 为 117B 参数(5.1B 激活),面向生产级高推理场景,需单张 80GB GPU;20b 为 21B 参数(3.6B 激活),适合低延迟或本地部署。

Q:必须编译 triton 吗?

A:不是必须。triton 是可选实现,需要时按 README 先从源码安装 triton,再执行 pip install -e ".[triton]"。

Q:怎么启用 python 或浏览器工具?

A:把工具定义放到 harmony 格式提示的 system 消息中,使用 with_python()、with_browser_tool(),或用 with_tools() 自定义。

注意事项

  • 两个模型都必须搭配 harmony 响应格式使用,否则结果不正确。
  • README 未给出权重下载命令,需自行前往 Hugging Face 页面下载 openai/gpt-oss-120b 或 openai/gpt-oss-20b。
  • triton 需从源码编译安装,耗时较长,非必需步骤。
  • 开源权重模型对硬件要求较高,120b 建议单张 80GB 显卡。

核心亮点

  • OpenAI 官方开放权重,模型质量和训练配方可信度高
  • 120b/20b 双尺寸覆盖不同显存与成本预算
  • MoE 架构在推理成本和效果之间取得较好平衡

不足之处

  • 120b 版本对显存和硬件要求仍然很高,普通设备难以直接运行
  • 开放权重不等于开源训练数据与完整训练流程,可复现性有限
  • 生态和第三方工具链相比 Llama 系列仍在早期

适用场景

  • 企业私有化部署,处理敏感数据不外传的问答与文档分析
  • 开发者本地搭建代码助手或 Agent,调用工具完成多步任务
  • 研究团队基于开放权重做微调、量化和推理优化实验

替代项目

Llama 3、Qwen2.5、Mistral

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