GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: ¿Chat o Código?

Elegir el modelo de lenguaje grande (LLM) adecuado se trata de equilibrar la profundidad de razonamiento, la velocidad, el costo de hardware y las necesidades de integración.
Este artículo compara GPT‑OSS‑120B y Qwen‑3 235B (Thinking 2507), dos de los modelos de código abierto más capaces en la actualidad.
Aprenderás en qué se diferencian en arquitectura, rendimiento, requisitos de recursos, capacidades de codificación y casos de uso del mundo real, para que puedas decidir cuál se adapta mejor a tu aplicación, desde chatbots de baja latencia hasta sistemas de código de alta precisión.

GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Arquitectura

Detalles de la arquitectura

Característica	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B-Thinking-2507
Parámetros totales	117B	235B
Parámetros activados por token	5.1B	22B
Ratio de activación	4.36%	9.36%
Capas de transformador	36	94
Expertos MoE	128	128
Expertos activados por token	4	8
Mecanismo de atención	Atención densa alternada + atención dispersa de banda local, GQA	No declarado explícitamente (probablemente estándar + optimizaciones)
Cuantización	MXFP4 (4 bits)	No declarado
Longitud de contexto nativa	128K	32K
Longitud de contexto extendida	No declarado (nativa ya es 128K)	262K+ (mediante YaRN, etc.)

Benchmark de rendimiento

Qwen3-235B-Thinking-2507 destaca en tareas de codificación y razonamiento de contexto largo, con pequeñas ventajas en algunos benchmarks de razonamiento. GPT-OSS-120B supera en seguimiento de instrucciones, matemáticas de competición y un benchmark muy centrado en el razonamiento. Ambos modelos son competitivos en razonamiento científico (casi empatados).

GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Requisitos de recursos

Necesidades de GPU

Modelo	Cuantización	VRAM requerida	Requisito de GPU*
Qwen3-235B-Thinking-2507	FP16	611.09 GB	8 × 80 GB H100/A100
	FP8	606.67 GB	8 × 80 GB H100/A100
	INT8	606.67 GB	8 × 80 GB H100/A100
	INT4	604.45 GB	8 × 80 GB H100/A100
GPT-OSS-120B	FP16	246.34 GB	4 × 80 GB H100/A100
	Q8	124.03 GB	2 × 80 GB H100/A100
	Q4	62.87 GB	1 × 80 GB H100/A100

Gracias a su uso de cuantización MXFP4, GPT OSS 120B es capaz de ejecutarse en una sola GPU de 80 GB, incluyendo modelos como la NVIDIA H100 o A100.

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Acceso a la API

Novita AI es una plataforma de IA en la nube que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA mediante nuestra API simple, además de proporcionar una nube de GPU asequible y fiable para construir y escalar.

Modelo	Longitud de contexto	Precio de entrada	Precio de salida
Qwen3-235B-Thinking-2507	131072 tokens	$0.3 / 1M	$3.0 / 1M
GPT-OSS-120B	131072 tokens	$0.1 / 1M	$0.5 / 1M

GPT-OSS-120B vs Qwen-3 235B Thinking 2507: Diferencias clave

Diferencias en capacidades

Característica	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B (Thinking 2507)
Profundidad de razonamiento ajustable	✅ Sí (opciones Baja / Media / Alta)	❌ No (razonamiento máximo fijo)
Genera siempre Cadena de Pensamiento (CoT)	❌ No (oculta por defecto)	✅ Sí (etiquetas <think>)
Razonamiento oculto accesible para desarrolladores	✅ Sí	❌ No
Cambio entre modo de razonamiento / modo rápido	✅ Sí (modo rápido disponible)	❌ No (solo modo de razonamiento)
Capacidad de uso de herramientas	✅ Compatible	✅ Compatible
Resultados de evaluación de seguridad pública	✅ Sí (pruebas de seguridad adversarias)	❌ Menciones limitadas
Licencia de código abierto Apache 2.0	✅ Sí	✅ Sí

Diferencias en aplicación

Si necesitas…	Elige GPT-OSS-120B	Elige Qwen-3 235B (Thinking 2507)
Ejecutar en hardware limitado	✅ Posible en una sola GPU de 80 GB (por ejemplo, 1× NVIDIA H100) gracias a la compresión MoE + MXFP4; también cuenta con una variante de 20B para dispositivos perimetrales con 16 GB de VRAM	❌ Requiere un servidor con múltiples GPU (por ejemplo, 4×40 GB u 8×80 GB GPU) para un rendimiento completo
Menor latencia y costo de inferencia	✅ Optimizado para velocidad y eficiencia	❌ Mayor latencia y costo de computación
Máxima profundidad de razonamiento (siempre activada)	❌ Profundidad de razonamiento ajustable (baja/media/alta)	✅ Siempre se ejecuta con la máxima profundidad de razonamiento, con traza <think> visible
Ideal para razonamiento de nivel investigador (demostraciones matemáticas, código complejo, razonamiento científico multi-salto)	❌ Alta calidad pero ajustado para el equilibrio	✅ Rendimiento de primer nivel entre modelos abiertos en matemáticas, competiciones de codificación y lógica estructurada
Chatbot de propósito general / asistente de IA en producción	✅ Fuerte seguimiento de instrucciones, uso de herramientas, despliegue de baja latencia	❌ Posible, pero más pesado y lento
Integración con API/herramientas existentes de OpenAI	✅ API compatible con herramientas de OpenAI, formato de chat Harmony	❌ Usa plantilla de chat y herramientas específicas de Qwen (SGLang, Qwen-Agent)
Interacción multilingüe	⚠️ Optimizado principalmente para inglés	✅ Fuerte capacidad multilingüe

GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507: Generación de código

Aspecto	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B (Thinking 2507)
Llamada a funciones (especificación de API de OpenAI)	✅ Soporte nativo: entrenado para generar JSON function_call / tool_calls exactamente según el esquema de OpenAI; estable listo para usar.	❌ Sin soporte nativo: puede imitar el formato mediante ingeniería de prompts, pero requiere análisis y validación externos para estabilidad.
Integración de herramientas	✅ Compatible directamente con el ecosistema de OpenAI (intérprete de Python, búsqueda web, ejecución de código) mediante API.	⚠️ Usa Qwen-Agent / SGLang para la integración de herramientas; esquema diferente, requiere adaptación si se migra desde el formato de OpenAI.
Longitud y estilo de la salida de código	Conciso por defecto; puede generar soluciones parciales cuando se prioriza la velocidad/eficiencia (profundidad de razonamiento ajustable).	Por defecto genera funciones más largas, completas y compilables, con más manejo de casos extremos y comentarios.
Razonamiento en la generación de código	Profundidad de razonamiento ajustable (baja/media/alta); puede omitir el razonamiento extenso para una generación de código más rápida.	Siempre genera la traza completa de razonamiento en etiquetas <think> antes del código, con explicaciones más detalladas integradas.

GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507: Chatbot de alta precisión y baja latencia

Puedes ajustar el nivel de razonamiento que se adapte a tu tarea en tres niveles:

• Bajo: Respuestas rápidas para diálogos generales.
• Medio: Velocidad y detalle equilibrados.
• Alto: Análisis profundo y detallado.

El nivel de razonamiento se puede configurar en los prompts del sistema, por ejemplo, Razonamiento: alto.

¿Cómo acceder a GPT OSS 120B y Qwen3 235B Thinking 2507 mediante una API rápida y económica?

Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de modelos.

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Paso 2: Elige tu modelo

Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Inicia tu prueba gratuita

Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

Paso 4: Obtén tu clave de API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Al entrar en la página de “Configuración”, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API mediante el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para empezar a interactuar con el LLM de Novita AI. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "openai/gpt-oss-120b"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

• GPT‑OSS‑120B es la opción ideal para desarrolladores que necesitan flexibilidad, velocidad y un despliegue más sencillo.
  • Se ejecuta en una sola GPU de 80 GB (o en la variante más pequeña de 20B para dispositivos perimetrales).
  • Profundidad de razonamiento ajustable (baja / media / alta) para compensaciones por consulta entre velocidad y precisión.
  • Soporte nativo para llamadas a funciones de la API de OpenAI e integración de herramientas.
  • Ideal para asistentes en producción, aplicaciones interactivas y despliegues sensibles al costo.
• Qwen‑3 235B (Thinking 2507) está diseñado para máxima precisión de razonamiento en cada ejecución.
  • Siempre se ejecuta en modo de alto razonamiento con trazas <think>.
  • Destaca en codificación compleja, demostraciones matemáticas y razonamiento de contexto largo.
  • Multilingüe y potente en tareas de nivel investigador, pero requiere configuraciones con múltiples GPU y acepta respuestas más lentas.
  • Más adecuado para asesores expertos donde la corrección es más importante que la velocidad.

Conclusión:
Si la velocidad y la eficiencia son tu prioridad → elige GPT‑OSS‑120B.
Si la precisión para razonamiento complejo es innegociable → elige Qwen‑3 235B (Thinking 2507).

Preguntas frecuentes

¿Puede Qwen‑3 235B usar la API de llamadas a funciones de OpenAI? No de forma nativa. Puede imitar el formato mediante ingeniería de prompts, pero necesitarás análisis y validación externos para obtener resultados estables. GPT‑OSS‑120B lo soporta de forma nativa, listo para usar.

¿Qué modelo necesita menos hardware? GPT‑OSS‑120B: puede ejecutarse en una sola GPU de 80 GB gracias a la cuantización MXFP4. Qwen‑3 235B requiere al menos 4 a 8 GPU para un rendimiento completo.

¿Cuál es mejor para chat en tiempo real? GPT‑OSS‑120B: su menor latencia, razonamiento ajustable y parámetros activos más pequeños lo hacen más responsivo.

Novita AI es una plataforma de IA en la nube que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA mediante nuestra API simple, además de proporcionar una nube de GPU asequible y fiable para construir y escalar.

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