硬核拆解：大模型进化从GPT-2到gpt-oss全解析

2025年8月17日

（图片来自网络）

从GPT-2到gpt-oss：大模型进化拆解

新智元报道编辑：元宇英智

新智元导读：自GPT-2以来，大模型架构演进虽未有大的变化，但演化脚步从未停止。借OpenAI开源gpt-oss，回溯从GPT-2到gpt-oss的大模型演进，对比Qwen3等模型，解析架构、优化、性能等关键点。

8月5日，OpenAI推出gpt-oss两款开源模型，这是自2019年GPT-2以来，近六年来OpenAI首次发布开放权重的模型。借Sebastian Raschka博士分析，解析大模型从GPT-2到gpt-oss的架构、优化、性能等核心内容。

核心内容速览

模型架构：GPT-2与gpt-oss模型架构对比

MXFP4优化技术：gpt-oss本地运行优化

宽度与深度权衡：gpt-oss与Qwen3设计思路对比

注意力机制解析：滑动窗口与MoE细节

性能基准评测：gpt-oss与GPT-5比较

GPT-2与gpt-oss架构对比

gpt-oss-20b和gpt-oss-120b基于Transformer架构，与GPT-2等顶尖模型架构类似，性能提升源于数据处理和算法调整。

关键架构变化

移除Dropout：现代大模型较少使用，因单轮训练过拟合风险低

RoPE替代绝对位置编码：更高效的位置信息编码方式

Swish/SwiGLU激活函数：替代GELU，提升效率

MoE替代单个前馈网络：专家混合优化，提升知识承载与效率

GQA替代MHA：分组查询注意力，提升计算与参数效率

滑动窗口注意力：限制注意力范围，降低内存与计算成本

RMSNorm替代LayerNorm：更简化的归一化方式，降低计算成本

gpt-oss与Qwen3对比

gpt-oss与Qwen3在架构上高度相似，主要区别在滑动窗口注意力使用与MoE设计。Qwen3深度更深、嵌入维度稍低，gpt-oss宽度更宽、专家数量较少但规模更大。

训练与推理优化

gpt-oss训练耗时约210万H100GPU小时，采用先进预训练与强化学习技术，支持推理时伸缩（调节推理力度），且通过MXFP4量化技术可在单卡设备运行，提升本地部署便利性。

性能基准

gpt-oss在主要基准测试中与顶尖开源模型（如Qwen3）旗鼓相当，虽规模较小但仍展现不俗能力，推理与本地部署优势明显。

（声明：该内容经AI精编）查看原网页

精彩评论（10）

网友10 2025-08-17 13

从商业应用角度，开源大模型的普及和优化技术，可能带来新的商业模式，gpt-oss的本地部署肯定有商业价值！
网友9 2025-08-17 13

教育领域来看，大模型进化的分析能帮助学生理解技术发展，这篇文章讲解很通俗易懂，适合教学参考。
网友8 2025-08-17 13

普通用户视角，终于知道大模型怎么变强的了，gpt-oss能本地运行不用等云端，体验感更好，以后用起来更方便了。
网友7 2025-08-17 13

对于创业者来说，开源大模型的快速发展带来很多机会，gpt-oss的架构和本地部署可能为创业提供新思路，很有启发。
网友6 2025-08-17 13

博士生角度分析，这篇对激活函数、归一化等细节解析很严谨，为学术研究提供了很有价值的参考，感谢分享！
网友5 2025-08-17 13

工作中需要用大模型，了解从GPT-2到gpt-oss的演进后，知道gpt-oss的本地部署优势，以后选择模型更有信心了。
网友4 2025-08-17 13

作为学生，这篇文章对我学习大模型很有帮助，架构、优化这些内容讲解得很清楚，以后研究大模型更有头绪了。
网友3 2025-08-17 13

大模型进化真的很有趣，每次都有新变化，滑动窗口注意力和MoE这些机制理解后，感觉技术进步很快，希望未来有更多创新。
网友2 2025-08-17 13

从GPT-2到gpt-oss的架构解析很专业，对比Qwen3的细节很到位，这些优化技术值得学习，以后开发大模型会更有方向了。
网友1 2025-08-17 13

这个分析太详细了，终于明白大模型怎么一步步进化的了，gpt-oss能本地运行太方便了，以后用起来快很多！

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