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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
关注我(一年100个AI应用挑战,已完成12%): https://100.agitao.net/
大模型公共测评网站: https://ai.agitao.net

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:

  1. 极快的输出速度:4900 token/s的输出速度令人印象深刻
  2. 出色的指令遵循:对输出长度等要求的精确控制能力极强
  3. 强大的安全防护:能够有效识别和拒绝不当请求
  4. 优秀的Prompt工程能力:生成的提示词模板质量很高
  5. 结构化输出能力:JSON格式输出表现不错

GPT-OSS-20B的劣势:

  1. 中文理解不足:在中文相关任务中表现明显不如Qwen3-14B
  2. 代码能力较弱:复杂网页功能开发能力有限
  3. 创意写作能力:中英文混杂,风格迁移能力不佳
  4. 某些计算任务:在复杂数值计算中出现错误

Qwen3-14B的优势:

  1. 中文能力强:摘要、创意写作等中文任务表现优秀
  2. 计算可靠性:在数值计算方面更加准确
  3. 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。

http://www.dtcms.com/a/476581.html

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