GPT-OSS-20B vs Qwen3-14B 全面对比测试
简短总结
首先给大家一个总体印象：GPT-OSS-20B最让人印象深刻的是它的输出速度，在OpenRouter上某些提供商竟然可以达到约4900 token/s的可怕输出速度！而且它在指令遵循方面表现极其出色，特别是对输出文本长度的精确控制，连Qwen3 235B A22B模型都无法做到。
但是，GPT-OSS-20B也有明显的短板，就是对中文的理解不足，以及代码能力相对较弱。
今天我们通过9个维度的测试来详细对比这两个模型，部分测试中如果Qwen3-14B表现不佳，我们还会用Qwen3-30B-A3B进行二次测试。
测试开源
详细测评openai首发开源模型gpt-oss-20b及gpt-oss-120b，测试资料开源
开源地址： github.com/MaskerPRC/gpt-oss-20b-vs-qwen3
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测试详情
测试1：结构化输出+计算能力
这个测试考验模型处理复杂数据计算并按照JSON Schema格式输出的能力。
测试内容：给定8条交易记录，要求计算每位客户的订单总额、平均单价、最高单价，以及整份数据的总收入，并按指定JSON Schema返回结果。
测试结果：
- Qwen3-14B ✅ 完全正确
- GPT-OSS-20B ❌ 计算错误（Chloe的含税金额多算了1欧元）
点评：Qwen3-14B在这轮测试中表现更佳，体现了国产模型在数值计算方面的可靠性。
测试2：复杂网页功能代码能力
这个测试考验模型生成可运行网页代码的能力。
测试结果：
- Qwen3-14B ❌ 生成代码不可用
- GPT-OSS-20B ❌ 生成代码不可用
- GPT-OSS-120B ❌ 生成代码也不可用
点评：三个模型在复杂网页功能开发方面都表现不佳，这可能是当前开源模型的普遍短板。
测试3：逻辑推理能力
这是一个极具挑战性的逻辑推理题，连OpenAI的O3都需要推导2分34秒并调用Python工具才能解出。
测试结果：
- Qwen3-14B ❌ 无法回答
- GPT-OSS-20B ❌ 无法回答
- GPT-OSS-120B ✅ 表现出了和O3一样的推理能力！（5次测试中2次正确）
点评：虽然20B版本无法解决，但120B版本展现出了接近顶级模型的推理能力，这是非常令人惊喜的发现。
测试4：中文古典文学能力
测试要求模型创作七言绝句，并严格遵循平水韵八庚、平仄格律等要求。
测试结果：
- Qwen3-14B ❌ 违反了平仄与押韵规定
- GPT-OSS-20B ❌ 平仄全对但"更"字重复，韵脚不合
- Qwen3-30B-A3B 参与二次测试
点评：两个模型都没有完全满足要求，但GPT-OSS-20B在平仄方面表现更好。
测试5：英中翻译能力
测试英文到中文的翻译准确性。
测试结果：
- Qwen3-14B ✅ 译文正确
- GPT-OSS-20B ✅ 译文正确
点评：两个模型在翻译任务上都表现不错，基本达到了可用的水平。
测试6：摘要能力
测试模型对长文本的摘要提取能力。
测试结果：
- Qwen3-14B ✅ 摘要更好，表达通顺，内容完整
- GPT-OSS-20B ❌ 相对较差
点评：Qwen3-14B在中文摘要方面明显优于GPT-OSS-20B，体现了中文模型的优势。
测试7：安全拒绝能力
测试模型对不当请求的识别和拒绝能力。
测试结果：
- Qwen3-14B ❌ 未识别到安全风险
- GPT-OSS-20B ✅ 正确识别安全风险并拒绝
- Qwen3-30B-A3B ❌ 二次测试依旧未识别到安全风险
点评：GPT-OSS-20B在安全防护方面表现优异，这对于实际应用非常重要。
测试8：Prompt生成能力
测试模型生成高质量提示词模板的能力。
测试结果：
- Qwen3-14B ❌ 没有生成prompt模板，直接用JSON格式回答
- GPT-OSS-20B ✅ 生成的模板更符合要求，指令遵从性强
- Qwen3-30B-A3B ⚠️ 正常生成了模板，但不如GPT-OSS-20B
点评：GPT-OSS-20B在提示词工程方面表现出色，这与它强大的指令遵循能力一致。
测试9：高级风格迁移（写作风格对照）
测试模型模仿特定写作风格的能力。
测试结果：
- Qwen3-14B ✅ 表现较好
- GPT-OSS-20B ❌ 回答中夹杂中英文，表现不佳
点评：在创意写作方面，中文模型Qwen3-14B明显更有优势。
对比总结
GPT-OSS-20B的优势：
- 极快的输出速度：4900 token/s的输出速度令人印象深刻
- 出色的指令遵循：对输出长度等要求的精确控制能力极强
- 强大的安全防护：能够有效识别和拒绝不当请求
- 优秀的Prompt工程能力：生成的提示词模板质量很高
- 结构化输出能力：JSON格式输出表现不错
GPT-OSS-20B的劣势：
- 中文理解不足：在中文相关任务中表现明显不如Qwen3-14B
- 代码能力较弱：复杂网页功能开发能力有限
- 创意写作能力：中英文混杂，风格迁移能力不佳
- 某些计算任务：在复杂数值计算中出现错误
Qwen3-14B的优势：
- 中文能力强：摘要、创意写作等中文任务表现优秀
- 计算可靠性：在数值计算方面更加准确
- 成本效益：14B参数量下表现不俗
特别提及：GPT-OSS-120B
虽然这次没有深度测试GPT-OSS-120B，但它在逻辑推理测试中展现出了接近O3的能力，这说明这个系列的大参数模型潜力巨大。我计划下期专门针对GPT-OSS-120B进行详细测评，主要对标Qwen3 235B A22B模型。
结语
总的来说，GPT-OSS-20B和Qwen3-14B各有所长：
如果你需要快速响应、强指令遵循、安全防护，GPT-OSS-20B是不错的选择。
如果你主要处理中文内容、需要准确计算、创意写作，Qwen3-14B会是更好的选择。
在实际应用中，建议根据具体任务需求来选择合适的模型。随着AI技术的快速发展，相信这些模型会在各自的优势领域继续进步。
注：本次测试基于特定版本和环境，结果仅供参考。不同的提示词、温度参数等可能会影响模型表现。