Sau hơn sáu năm tập trung hoàn toàn vào các mô hình độc quyền, OpenAI đã thực hiện một sự thay đổi chiến lược quan trọng bằng cách phát hành các mô hình ngôn ngữ open-weight đầu tiên kể từ GPT-2 . Các mô hình GPT-OSS mới đánh dấu sự khởi đầu từ phương pháp closed-source gần đây của công ty, cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khả năng tải xuống, tùy chỉnh và chạy các mô hình AI tiên tiến cục bộ mà không cần kết nối internet.
Hai Biến Thể Mô Hình Cho Các Trường Hợp Sử Dụng Khác Nhau
OpenAI đã giới thiệu GPT-OSS trong hai cấu hình để phù hợp với các yêu cầu tính toán và trường hợp sử dụng khác nhau. Mô hình lớn hơn gpt-oss-120b có 120 tỷ tham số và mang lại hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền o3 và o4-mini của OpenAI , yêu cầu một GPU Nvidia duy nhất để hoạt động. Mô hình nhỏ hơn gpt-oss-20b chứa 20 tỷ tham số và được thiết kế để có khả năng tiếp cận rộng rãi hơn, chạy hiệu quả trên các thiết bị tiêu dùng chỉ với 16GB bộ nhớ. Cả hai mô hình đều kết hợp khả năng lý luận chain-of-thought tương tự như những gì được giới thiệu lần đầu trong mô hình o1 của OpenAI , cho phép chúng giải quyết các vấn đề phức tạp từng bước thay vì cung cấp kết quả ngay lập tức.
So sánh Thông số Kỹ thuật Mô hình
| Mô hình | Tham số | Yêu cầu Bộ nhớ | So sánh Hiệu suất |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 120 tỷ | GPU Nvidia đơn | Tương tự các mô hình o3 và o4-mini |
| gpt-oss-20b | 20 tỷ | Bộ nhớ 16GB+ | Tương tự mô hình o3-mini |
Khả Năng Toàn Diện Vượt Ra Ngoài Việc Tạo Văn Bản
Các mô hình GPT-OSS mở rộng xa hơn việc tạo văn bản đơn giản, cung cấp một bộ khả năng tiên tiến định vị chúng như các công cụ AI đa năng. Những mô hình chỉ xử lý văn bản này có thể duyệt web, thực thi mã, gọi các mô hình dựa trên đám mây để hỗ trợ với các tác vụ cụ thể, và hoạt động như các tác nhân AI có khả năng điều hướng các ứng dụng phần mềm. Không giống như ChatGPT yêu cầu kết nối internet liên tục, các mô hình GPT-OSS có thể hoạt động hoàn toàn offline và đằng sau tường lửa doanh nghiệp, giải quyết nhu cầu quan trọng cho các tổ chức có yêu cầu bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt.
Khả năng chính
- Lý luận chuỗi tư duy (tương tự như mô hình o1 )
- Chức năng duyệt web
- Thực thi mã lệnh
- Tích hợp mô hình dựa trên đám mây
- Điều hướng phần mềm tác nhân AI
- Khả năng hoạt động ngoại tuyến
- Triển khai tương thích với tường lửa
Phản Ứng Chiến Lược Trước Cạnh Tranh Thị Trường
Việc phát hành này diễn ra khi OpenAI đối mặt với cạnh tranh ngày càng gay gắt trong không gian mô hình open-weight, đặc biệt sau thành công của các mô hình mở hiệu quả về chi phí của startup Trung Quốc DeepSeek vào đầu năm nay. CEO Sam Altman thừa nhận rằng OpenAI đã đứng ở phía sai của lịch sử liên quan đến việc phát hành mô hình mở và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đảm bảo rằng sự đổi mới trong AI open-weight diễn ra trong Hoa Kỳ dựa trên các giá trị dân chủ. Sự thay đổi chiến lược này cũng định vị OpenAI để cạnh tranh trực tiếp hơn với dòng Llama của Meta , đã thống trị bối cảnh open-weight kể từ năm 2023.
Kiểm Tra An Toàn Nghiêm Ngặt Và Đánh Giá Rủi Ro
OpenAI đã triển khai những gì công ty mô tả là giao thức kiểm tra an toàn toàn diện nhất từ trước đến nay cho các mô hình GPT-OSS . Công ty đã tiến hành các đánh giá chuyên biệt để đánh giá các tình huống lạm dụng tiềm năng, bao gồm việc tinh chỉnh các mô hình nội bộ trên các khu vực rủi ro để đo lường khả năng nguy hiểm tối đa của chúng. Nhà nghiên cứu an toàn Eric Wallace giải thích rằng nhóm đã đẩy các mô hình đến giới hạn của chúng trong các danh mục rủi ro khác nhau, cuối cùng xác định rằng chúng không đạt đến mức độ đe dọa đáng lo ngại theo khung chuẩn bị của OpenAI . Các công ty an toàn bên ngoài cũng tham gia vào quá trình đánh giá, kiểm tra các rủi ro tiềm năng trong an ninh mạng và phát triển vũ khí sinh học.
Cấp Phép Thương Mại Và Khả Năng Tiếp Cận
Cả hai mô hình GPT-OSS đều có sẵn dưới giấy phép Apache 2.0 , cho phép sử dụng thương mại, phân phối lại và tích hợp vào các dự án phần mềm được cấp phép khác. Lựa chọn cấp phép này phù hợp với các tiêu chuẩn ngành được sử dụng bởi các mô hình open-weight lớn khác từ các công ty như Qwen của Alibaba và Mistral . Các mô hình có thể được tải xuống ngay lập tức từ nhiều nền tảng bao gồm Hugging Face , Databricks , Microsoft Azure và Amazon Web Services , cung cấp cho các nhà phát triển nhiều điểm truy cập và tùy chọn triển khai khác nhau.
Cấp phép và Tính khả dụng
Giấy phép: Apache 2.0
- Cho phép sử dụng thương mại
- Được phép phân phối lại
- Tích hợp với các phần mềm có giấy phép khác
Nền tảng tải xuống:
- Hugging Face
- Databricks
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services
Điểm Chuẩn Hiệu Suất Và Lợi Thế Chi Phí
Theo các nhà nghiên cứu OpenAI , các mô hình GPT-OSS thể hiện điểm số benchmark khá mạnh trên các chỉ số đánh giá khác nhau. Phiên bản 120 tỷ tham số hoạt động tương tự như các mô hình độc quyền o3 và o4-mini của OpenAI và thậm chí vượt trội hơn chúng trong một số đánh giá cụ thể. Ngoài hiệu suất thô, OpenAI nhấn mạnh các lợi thế của mô hình về độ trễ và chi phí vận hành, đặc biệt đối với các tổ chức cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu hoặc duy trì hoạt động AI liên tục mà không có phí API định kỳ.
Ý Nghĩa Tương Lai Cho Chiến Lược Của OpenAI
Mặc dù OpenAI chưa cam kết với lịch trình phát hành thường xuyên cho các phiên bản GPT-OSS tương lai, công ty xem các mô hình này như là bổ sung chứ không phải cạnh tranh với các dịch vụ trả phí của mình. Đồng sáng lập Greg Brockman mô tả các mô hình open-weight có một bộ điểm mạnh rất khác so với các sản phẩm độc quyền, cho thấy OpenAI có kế hoạch duy trì phương pháp kép phục vụ cả các nhà phát triển mã nguồn mở và khách hàng doanh nghiệp yêu cầu các giải pháp được lưu trữ. Chiến lược này phản ánh sự nhận thức của công ty rằng việc giảm rào cản tiếp cận AI thúc đẩy đổi mới và cho phép các ứng dụng bất ngờ có lợi cho hệ sinh thái công nghệ rộng lớn hơn.