开源大模型如何选择？GPT-OSS综合评估
记录下一些结论：
通过对OpenAI的GPT-OSS模型（20B和120B参数，混合专家架构）与6个主流开源大语言模型（涵盖14.7B-235B参数，含密集型和稀疏型架构）的跨领域评估，得出以下结论：
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GPT-OSS模型的Inverse Scaling现象：参数更少的GPT-OSS 20B在多个基准测试中持续优于更大的GPT-OSS 120B，违背了传统的模型缩放定律（参数越多性能越好）。
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GPT-OSS模型在当前开源大语言模型中处于中等水平，整体性能落后于最新架构
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代码生成表现相对突出，20B和120B的准确率（73%、71%）接近部分更优模型，且输出更简洁（平均token数更少），效率更高。多语言能力（如C-Eval中文任务）表现极差，远低于Qwen 3 235B（89%）等针对性优化模型；专业领域（医学、法律）也较弱。 通过“思维链提示”可提升15%性能，但在数值精度（如单位转换）上仍易出错。
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GPT-OSS模型输出更简洁（2000-3000字符），在长度适宜性、可读性和清晰度上表现更优，避免了其他模型（如Qwen 3 235B）因暴露内部推理导致的冗长（超13万字符）问题，更符合实际应用需求。
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对模型设计的启发：混合专家（MoE）架构的缩放并非必然带来性能提升，需优化路由机制和训练策略；参数规模并非唯一决定因素，架构设计、训练数据和任务适配对性能影响更大；开源模型需在“能力-效率”间平衡，小参数模型（如20B）在成本敏感场景中更具竞争力。
评估
八个评估模型的多维度性能比较。 GPT-OSS 模型（高亮显示）表现出中等级别的性能，在代码生成方面具有显著优势，但在多语言任务中存在不足。
1、参与评估的开源大模型
2、 所有评估基准的综合性能总结
3、使用通用提示词在各基准类别中的性能排名
![误差条表示基于 Efron 和 Tibshirani [69] 的 Bootstrap 方
法计算的 95% 置信区间。Llama-4-Scout 得分较低，原因是触发的安全特性阻止了模型对通用提示词作出响应。](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/d7338e296df2e080256685ddbafdf26b.png)
4、数学推理表现
5、性能分布-评估类别
6、逻辑推理任务
7、所有模型在聚合数据集上的 Token 计数分布
分析揭示了不同的响应长度模式，与推理优化架构相比，GPT-OSS 模型展现出显著简洁的输出
参考文献：Is GPT-OSS Good? A Comprehensive Evaluation of OpenAI’s Latest Open Source Modelshttps://arxiv.org/pdf/2508.12461v1