开源大模型如何选择？GPT-OSS综合评估与一些结论

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：

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）。
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
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。
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。
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。