GPT-OSS 对决 GLM-4.5:中美顶级开源大模型巅峰之战 | AI资讯

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引言:开源江湖再起波澜

人工智能领域风云变幻,每一个技术发布都可能重塑行业格局。近日,长期被戏称为 "CloseAI" 的 OpenAI 意外地向开源社区投下了一枚重磅炸弹——发布了其继 GPT-2 之后的首个开源大模型 GPT-OSS 系列。其中,120B 版本的亮相,瞬间点燃了全球开发者的热情。
然而,这股热潮也引发了一个核心问题:这款姗姗来迟的开源巨头,与早已在开源领域深耕的国产顶尖模型相比,实力究竟如何?我们第一时间想到了不久前由智谱AI发布的 GLM-4.5-Air,作为国产 LLM 的佼佼者,它无疑是 GPT-OSS 最合适的“试金石”。
本文将摒弃虚高的官方跑分,通过一系列严苛的实战测试,从逻辑推理、代码生成到指令遵循等多个维度,对 GPT-OSS 120B 和 GLM-4.5-Air 进行一场全方位的深度对决。旨在为广大 AI 爱好者和开发者提供最直观、最真实的参考,帮助你在这场中美开源旗舰的终极对决中,做出自己的选择。更多前沿的 AI资讯,可以关注 AIGC Bar 获取最新动态。

纸面实力:基准跑分下的初步印象

在实测开始前,我们不妨先审视双方的“官方履历”。基准测试分数是衡量 大模型 理论性能的重要参考。
  • OpenAI GPT-OSS 120B:作为 OpenAI 的开源力作,它采用了先进的 MoE(混合专家)架构。官方数据显示,其在多个学术评测中表现优异,尤其在数学(AIME)和专业推理(GPQA)等高难度任务上,号称能与自家的闭源模型 o4-mini 相媲美,甚至超越。从公布的对比图来看,GPT-OSS 在同尺寸模型中几乎呈现出“傲视群雄”的姿态。
  • 智谱 GLM-4.5-Air:同样是 MoE 架构,GLM-4.5-Air 是国产开源模型的第一梯队。其在综合知识能力(MMLU)等主流榜单上的评分与 o4-mini 非常接近,展现了强大的综合实力。智谱AI从诞生之初就坚定地走开源路线,其模型的迭代和跑分一直以“诚实”著称。
然而,经验告诉我们,跑分并不能完全代表模型的实际应用能力。真正的较量,必须在真实的应用场景中见真章。

逻辑与推理:谁是更聪明的“大脑”?

推理能力是评估 LLM 智能水平的核心。我们设计了从基础到复杂的多个推理任务,来考验两个模型的“智商”。
在简单的“数字母”这类计数推理任务中,GPT-OSS 意外地“翻车”了,多次测试均无法给出正确答案,暴露出其在处理某些基础逻辑时的短板。相比之下,GLM-4.5-Air 虽然耗时稍长,但总能稳定地给出正确结果。
然而,在涉及跨领域知识(如物理学)的复杂推理场景中,GPT-OSS 展现了其深厚的知识储备。它不仅准确回答了问题,还创造性地使用表格和图示进行辅助解释,思考周全,体现了 OpenAI 在模型训练上的深厚功力。
结论:在逻辑推理环节,两者各有千秋。GLM-4.5-Air 表现更稳健可靠,而 GPT-OSS 则像一个“偏科天才”,在特定高难度问题上能展现惊人深度,但在基础稳定性上仍有待打磨。

创意与指令:不止于正确,更在于听话与文采

一个优秀的 大模型 不仅要聪明,还要“听话”且富有创造力。我们通过古诗创作和高难度约束写作来评估这一能力。
  • 文化创作:在“数字故宫”主题的七言律诗创作中,GLM-4.5-Air 毫无悬念地胜出。它不仅完美体现了科技与历史的融合,还严格遵守了格律要求,展现了其对中华文化的深刻理解。而 GPT-OSS 在这方面则显得“水土不服”,表现平平。
  • 高难度指令遵循:我们要求模型在严格的字数限制下,规避特定汉字(“飞”字),来阐述飞机工作原理。这一次,GPT-OSS 展现了其顶级的指令遵循能力,输出不多不少正好300字符,且完美规避了禁用字。而 GLM-4.5-Air 则在字数和规避要求上都出现了偏差。这表明 GPT-OSS 在理解和执行复杂、精细的 Prompt 方面具有显著优势。
结论:GLM-4.5-Air 在本土文化内容创作上拥有天然优势。而 GPT-OSS 在处理复杂、抽象的指令约束方面能力更胜一筹,这对于需要精确控制输出的专业场景至关重要。

代码生成:实用性的终极战场

对于开发者而言,代码能力是衡量模型实用价值的关键。在这一环节的对比中,结果出人意料。
我们测试了多个交互式代码生成任务,包括力导向图、小球碰撞游戏、双人游戏“森林冰火人”以及童年回忆“万花尺”。
GLM-4.5-Air 的表现堪称惊艳: * 速度飞快:生成代码的速度比 GPT-OSS 快数倍甚至十倍以上。 * 质量极高:生成的代码不仅功能完整、无BUG,而且界面美观,用户体验良好,完美get到任务需求。 * 可用性强:无论是游戏的可玩性还是工具的实用性,都达到了可以直接使用的水平。
相比之下,GPT-OSS 在代码环节的表现可以说是“灾难级”的: * 速度奇慢:生成一个简单的代码任务需要漫长的等待,极大影响开发效率。 * BUG频出:生成的代码经常无法运行,或出现空白页面、功能缺失等严重问题。 * 效果粗糙:即便代码能够运行,其界面也极其简陋、抽象,缺乏基本的可用性和美感。
结论:在代码生成这一核心应用领域,GLM-4.5-Air 实现了对 GPT-OSS 的“碾压”。对于需要 AI 辅助编程的开发者来说,GLM-4.5-Air 无疑是当前更可靠、更高效的选择。

总结:开源新王之争,我们该如何选择?

经过多维度的实测,这场中美顶级开源 大模型 的对决有了清晰的答案。
OpenAI GPT-OSS 120B 展现了其在特定领域的强大潜力,尤其是在高难度推理和复杂指令遵循上,无愧于其顶尖的出身。然而,它在代码生成等关键实用性领域的严重短板,使其更像一个“技术验证品”而非一个成熟的“生产力工具”。
智谱 GLM-4.5-Air 则像一位表现全面的“优等生”。它在各个环节表现稳健,尤其在代码能力上遥遥领先,结合其对中文和本土文化的深刻理解,使其在当前阶段具有更强的综合实用性和可靠性。
因此,如果你的需求是探索 AGI 的前沿理论,或处理高度复杂的抽象指令,GPT-OSS 值得研究。但如果你希望将 人工智能 集成到实际工作流中,尤其是在软件开发领域,那么 GLM-4.5-Air 无疑是当下更明智、更高效的选择。
这场对决也反映了中美 AI 发展的不同路径,一方追求极限突破,一方注重落地实用。持续关注最新的 AI新闻 和技术动态,才能在这场变革中立于不败之地。欢迎在评论区分享你的看法,或访问 AIGC Bar 参与更多关于 人工智能 的讨论。
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