选择合适的大语言模型（LLM）需要在 推理深度 、 速度 、 硬件成本 ** 和 ** 集成需求 之间进行权衡。
本文对比了 GPT‑OSS‑120B 和 Qwen‑3 235B (Thinking 2507) —— 当前两款能力最强的开源模型。
你将了解它们在架构、性能、资源需求、编码能力和实际用例方面的差异，从而确定哪个更适合你的应用场景 —— 从 低延迟聊天机器人 ** 到 ** 高精度代码系统。
GPT OSS 120B 与 Qwen3 235B Thinking 2507：架构
架构详情
| 特性 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B-Thinking-2507 |
|---|---|---|
| 总参数量 | 117B | 235B |
| 每 Token 激活参数量 | 5.1B | 22B |
| 激活比例 | 4.36% | 9.36% |
| Transformer 层数 | 36 | 94 |
| MoE 专家数 | 128 | 128 |
| 每 Token 激活专家数 | 4 | 8 |
| 注意力机制 | 交替密集 + 局部带状稀疏注意力，GQA | 未明确说明（可能为标准 + 优化） |
| 量化方式 | MXFP4（4 位） | 未说明 |
| 原生上下文长度 | 128K | 32K |
| 扩展上下文长度 | 未说明（原生已 128K） | 262K+（通过 YaRN 等） |
性能基准
Qwen3-235B-Thinking-2507 在 ** 编码任务 ** 和 ** 长上下文推理 ** 方面表现出色，在一些推理基准上略有优势。GPT-OSS-120B 在 ** 指令遵循 、 竞赛数学 ** 和一个推理密集型基准上表现更优。两者在 ** 科学推理** 方面不相上下（几乎持平）。
GPT OSS 120B 与 Qwen3 235B Thinking 2507：资源需求
GPU 需求
| 模型 | 量化方式 | 所需显存 | GPU 需求* |
|---|---|---|---|
| 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 |
得益于 MXFP4 量化，GPT OSS 120B 只需一块 80 GB GPU（如 NVIDIA H100 或 A100）即可运行。
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API 访问
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，并提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
| 模型 | 上下文长度 | 输入价格 | 输出价格 |
| Qwen3-235B-Thinking-2507 | 131072 上下文 | $0.3 / 1M | $3.0 / 1M |
| GPT-OSS-120B | 131072 上下文 | $0.1 / 1M | $0.5 / 1M |
GPT-OSS-120B 与 Qwen-3 235B Thinking 2507：主要差异
能力差异
| 特性 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 可调节的推理深度 | ✅ 支持（低/中/高选项） | ❌ 不支持（固定最大推理） |
| 始终输出思维链（CoT） | ❌ 否（默认隐藏） | ✅ 是（ thinking 标记） |
| 开发者可访问隐藏推理 | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 切换思考/快速模式 | ✅ 是（支持快速模式） | ❌ 否（仅思考模式） |
| 工具调用能力 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| 公开安全评估结果 | ✅ 是（对抗性安全测试） | ❌ 提及有限 |
| Apache 2.0 开源许可 | ✅ 是 | ✅ 是 |
应用差异
| 如果你的需求是… | 选择 GPT-OSS-120B | 选择 Qwen-3 235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 在有限硬件上运行 | ✅ 单块 80 GB GPU 即可运行（例如 1× NVIDIA H100），得益于 MoE + MXFP4 压缩；还有 20B 变体适用于 16 GB 显存的边缘设备 | ❌ 需要多 GPU 服务器（例如 4×40 GB 或 8×80 GB GPU）才能发挥全部性能 |
| 更低的延迟与推理成本 | ✅ 针对速度和效率优化 | ❌ 更高的延迟和计算成本 |
| 最大推理深度（始终开启） | ❌ 推理深度可调（低/中/高） | ✅ 始终以最大推理深度运行，并附带可见的 thinking 痕迹 |
| 适合研究级推理（数学证明、复杂代码、科学多跳推理） | ❌ 质量高，但注重平衡 | ✅ 在数学、编程竞赛和结构化逻辑方面，开源模型表现顶尖 |
| 通用聊天机器人 / 生产级 AI 助手 | ✅ 指令遵循能力强、工具调用好、低延迟部署 | ❌ 可行，但更重更慢 |
| 与现有 OpenAI API/工具集成 | ✅ API 兼容 OpenAI 工具，Harmony 聊天格式 | ❌ 使用 Qwen 专属聊天模板和工具（SGLang、Qwen-Agent） |
| 多语言交互 | ⚠️ 主要针对英语优化 | ✅ 强大的多语言能力 |
GPT OSS 120B 与 Qwen 3 235B Thinking 2507：代码生成
| 方面 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 函数调用（OpenAI API 规范） | ✅ 原生支持 —— 经过训练可直接根据 OpenAI 模式输出 function_call / tool_calls JSON；开箱即用稳定。 |
❌ 不支持原生 —— 可通过提示工程模拟，但需要外部解析/验证来确保稳定。 |
| 工具集成 | ✅ 通过 API 直接兼容 OpenAI 生态系统（Python 解释器、网页搜索、代码执行）。 | ⚠️ 使用 Qwen-Agent / SGLang 进行工具集成；模式不同，从 OpenAI 格式迁移需要适配。 |
| 代码输出长度与风格 | 默认简洁；在优先考虑速度/效率时可能输出部分解决方案（可调节推理深度）。 | 默认输出更长、更完整、可编译的函数，包含更多边界处理和注释。 |
| 代码生成中的推理 | 可调节推理深度（低/中/高）；可以跳过冗长推理以加快代码输出。 | 在代码之前始终在 thinking 标记中输出完整推理痕迹，并嵌入更详细的解释。 |
GPT OSS 120B 与 Qwen 3 235B Thinking 2507：高精度、低延迟聊天机器人
你可以根据任务在三个级别中调整适合的推理水平：
- 低： 通用对话的快速响应。
- 中： 平衡速度与细节。
- 高： 深入详细的分析。
推理水平可在系统提示中设置，例如 “Reasoning: high”。
如何通过低成本、快速 API 访问 GPT OSS 120B 和 Qwen3 235B Thinking 2507？
步骤 1：登录并访问模型库
登录你的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择你的模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们会为你提供一个新的 API 密钥。进入 “设置” 页面，你可以复制 API 密钥，如图所示。
步骤 5：安装 API
使用你的编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到你的开发环境中。使用 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。
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 是 ** 需要灵活性、速度和更易部署** 的开发者的首选。
- 可在 单块 80 GB GPU（或更小的 20B 变体用于边缘设备）上运行。
- 可调节的推理深度（
low/medium/high），在每次查询中权衡速度与准确性。 - 原生支持 OpenAI API 的函数调用和工具集成。
- 适用于 生产级助手 、 交互式应用 ** 和 ** 成本敏感型部署。
- Qwen‑3 235B (Thinking 2507) 旨在 ** 每次提供最大推理准确性**。
- 始终以高推理模式运行，并附带
thinking痕迹。 - 在 复杂编码 、 数学证明 ** 和 ** 长上下文推理 方面表现出色。
- 多语言能力强，在研究级任务中表现优异，但需要 多 GPU 配置，且响应速度较慢。
- 最适合 专家顾问 场景，其中正确性优先于速度。
- 始终以高推理模式运行，并附带
结论：
如果 **速度和效率 ** 是你的首要目标 → 选择 GPT‑OSS‑120B。
如果 **复杂推理的准确性 ** 不可妥协 → 选择 Qwen‑3 235B (Thinking 2507)。
常见问题
Qwen‑3 235B 能否使用 OpenAI 的函数调用 API？
不能原生支持。可以通过提示工程模拟格式，但需要外部解析和验证才能获得稳定结果。GPT‑OSS‑120B 开箱即用支持。
哪个模型对硬件要求更低？
GPT‑OSS‑120B —— 得益于 MXFP4 量化，它可以在单块 80 GB GPU 上运行。Qwen‑3 235B 至少需要 4–8 块 GPU 才能发挥全部性能。
哪个更适合实时聊天？
GPT‑OSS‑120B —— 更低的延迟、可调节的推理和更小的激活参数使其响应更快。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，并提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
