GPT OSS技术对比分析

主流开源模型全面对比

深入对比GPT OSS与其他主流开源模型的技术参数、性能表现和应用场景，帮助开发者和企业选择最适合的AI模型解决方案。

查看对比选型建议

模型概览对比

GPT OSS与其他主流开源模型的基本信息对比

模型名称	开发者	参数量	架构	开源程度	发布时间
GPT OSS	OpenAI	120B	MoE	完全开源	2024年
Llama 2	Meta	7B-70B	Transformer	部分开源	2023年
Mixtral	Mistral AI	8x7B	MoE	完全开源	2023年
Falcon	TII	7B-180B	Transformer	完全开源	2023年
Qwen	阿里巴巴	1.8B-72B	Transformer	部分开源	2023年
Claude	Anthropic	未公开	Transformer	不开源	2023年

核心特性对比

各模型在关键特性上的表现对比

多语言支持

GPT OSS 95%

Llama 2 85%

Mixtral 90%

代码生成

GPT OSS 92%

Llama 2 80%

Mixtral 88%

推理速度

GPT OSS 88%

Llama 2 75%

Mixtral 90%

内存效率

GPT OSS 85%

Llama 2 70%

Mixtral 82%

安全性

GPT OSS 94%

Llama 2 88%

Mixtral 85%

易用性

GPT OSS 90%

Llama 2 85%

Mixtral 87%

详细技术参数

深入对比各模型的技术规格和性能指标

技术参数	GPT OSS	Llama 2	Mixtral	Falcon	Qwen
总参数量	120B	7B-70B	8x7B	7B-180B	1.8B-72B
激活参数	~13B	全部	~13B	全部	全部
上下文长度	128K	4K-32K	32K	2K-8K	8K-32K
训练数据	15T+	2T	1T	1.5T	3T
架构特点	MoE + SwiGLU	Transformer	Sparse MoE	Multi-query	Transformer
训练精度	Float4	BF16	BF16	BF16	BF16
推理优化	极佳	良好	优秀	良好	良好
硬件要求	中高	低	中	中高	中
许可证	MIT	自定义	Apache 2.0	Apache 2.0	自定义

性能测试对比

各模型在标准测试集上的表现

语言理解能力

MMLU (综合) 得分

GPT OSS 86.5

Llama 2 70B 78.9

Mixtral 84.2

Falcon 180B 79.8

HellaSwag (常识) 得分

GPT OSS 95.3

Llama 2 70B 92.1

Mixtral 94.8

Falcon 180B 91.5

代码能力测试

HumanEval 通过率

GPT OSS 78.5%

Llama 2 70B 62.1%

Mixtral 71.3%

Falcon 180B 58.9%

MBPP (Python) 通过率

GPT OSS 82.3%

Llama 2 70B 68.7%

Mixtral 76.8%

Falcon 180B 65.2%

数学推理能力

GSM8K 准确率

GPT OSS 91.2%

Llama 2 70B 82.5%

Mixtral 88.7%

Falcon 180B 79.3%

MATH 得分

GPT OSS 68.5

Llama 2 70B 52.3

Mixtral 61.8

Falcon 180B 48.9

推理效率

tokens/sec (A100) 速度

GPT OSS 156

Llama 2 70B 98

Mixtral 168

Falcon 180B 85

内存占用 (GB) FP16

GPT OSS 26

Llama 2 70B 140

Mixtral 28

Falcon 180B 360

选型建议

根据不同应用场景推荐最适合的模型

研究开发

学术研究、算法开发、原型验证

推荐：GPT OSS

备选：Mixtral

GPT OSS在各项测试中表现优异，适合深入研究

企业应用

商业部署、企业服务、生产环境

推荐：GPT OSS

备选：Llama 2

GPT OSS安全性和稳定性好，适合商业部署

代码开发

编程辅助、代码生成、软件开发

推荐：GPT OSS

备选：Mixtral

GPT OSS代码生成能力强，支持多种编程语言

多语言应用

翻译服务、多语言内容生成

推荐：GPT OSS

备选：Qwen

GPT OSS多语言支持全面，翻译质量高

资源受限

移动端、边缘设备、低配环境

推荐：Llama 2

备选：Qwen

小参数量模型更适合资源受限环境

成本敏感

创业公司、个人开发者、预算有限

推荐：Mixtral

备选：Llama 2

MoE架构在性能和成本间达到最佳平衡

为什么选择GPT OSS？

性能领先

在各项测试中表现优异，综合实力最强

完全开源

MIT许可证，无使用限制，适合商业部署

社区支持

OpenAI技术背书，活跃的开发者社区

选择最适合您的AI模型

无论您是开发者、研究人员还是企业用户，都能找到最适合的解决方案

返回首页了解历史