OpenAI开源的GPT-OSS系列模型，特别是GPT-OSS:20B，在本地运行方面表现出色，对硬件要求极低，可在Mac或家用电脑上流畅运行，提供稳定且高质量的对话体验。其20B版本在智能表现上甚至优于部分同级别模型，是简单、离线、隐私优先的理想选择。而120B版本，虽然对硬件要求较高，但其性能接近O4-mini，且在价格上极具竞争力，仅为DeepSeek V3的一半，显示出OpenAI在LLM市场的战略布局。GPT-OSS模型还易于破解，这可能也是其被低估的另一原因。

🌟 GPT-OSS:20B模型是Mac或家用电脑上运行的优秀本地模型之一，对硬件要求极低（12-16GB显存），提供流畅且稳定的对话体验，输出质量高，不易出现混乱或崩溃，是目前“真正能用”的本地模型中的佼佼者。

💡 尽管硬件要求不高，GPT-OSS:20B的智能表现令人惊喜，在回答速度和质量上，作者个人认为优于DeepSeek R1模型，尤其适合简单对话需求或追求完全离线、隐私自由的用户。

💰 GPT-OSS:120B版本性能接近O4-mini，在together.ai上的价格极具竞争力，仅为DeepSeek V3的一半，使其成为高性价比的本地大模型选择，可能预示着OpenAI在市场上的价格策略。

🔒 GPT-OSS模型存在容易被破解的问题，可以在短时间内被诱导回答非法内容，这一特性虽然在此不详述，但也可能是其不被广泛认可的原因之一。

感觉 OpenAI 最近开源的 gpt-oss 真的被严重低估了。它虽然不是最聪明的，但在使用场景和定位上是非常成功的（服了 Sam 老六）。

首先最小尺寸的 gpt-oss:20b 绝对是你在 Mac 或者家用电脑上就能跑的最好模型之一（对我来说是“唯一”）。它是那种少有的“真正能用”的本地模型，对话体验非常好，持续对话下来非常稳定、不会出现输出混乱崩溃的问题。大部分早期能跑的本地模型是不具备的。

它的尺寸刚刚好，不管是模型文件还是运行显/内存都非常小（大约是 12～16GB），大部分电脑都能使用。在我的 M4 Mac 上能做到 70token/秒 的输出，在我的 19 年老 Intel 的 Mac 上能做到大约 1 token/秒的输出。整体性能上非常出色。

最为重要的是，虽然硬件要求非常低，但它的智能表现出乎意外的好。我把个人最近一些非编程类的问题同时发给 gpt-oss:20b 和元宝（DeepSeek R1），不管是回答速度还是回答质量，我更喜欢 gpt-oss:20b 多一点。这不是严谨的对比测试，我也只尝试了五、六个问题，但考虑到硬件要求，这样的回答效果已经让我感到满意了。

如果你的对话需求非常简单，或者想要一个完全离线、隐私自由的本地模型，gpt-oss:20b 绝对是一个简单可靠的选择。

其次是最大尺寸的 gpt-oss:120b，OpenAI 号称接近 o4-mini 的水平。理论上它也能在 Mac 或者家用电脑上运行起来。我记得大约需要 60～80 GB 的显/内存，对我的 Mac 来说非常吃力。如果电脑硬件足够强、或者并行几个 Mac Mini 跑起来问题应该不大，这就能拥有一个接近 o4-mini 水平的离线本地模型了。

gpt-oss:120b 另外一个被低估的意义是在价格上。在 together.ai 上这个模型的价格低至 $0.15 / $0.60，相比之下 DeepSeek V3（注意是 V3 不是 R1）的价格是 $0.27 / $1.10。也就是说，这么一个号称性能接近 o4-mini 的模型，价格只需要 DeepSeek V3 的一半！！据我所知这样的价格已经是 LLM 中的最低档，类似价格的是 gpt-4o-nano 和 gemini 2.5 flash-lite。

我现在非常怀疑 OpenAI 这波就是冲着 DeepSeek 来的……

另外我还发现了 gpt-oss 非常容易破解，比其他开源模型简单很多。容易到什么程度呢，我可以在大约三次对话内让它回答各种非法问题。不过这个话题不适合在这里讨论了……