選擇合適的大型語言模型（LLM）需要在 推理深度 、 速度 、 硬體成本 ** 與 ** 整合需求 之間取得平衡。
本文將比較 GPT‑OSS‑120B 與 Qwen‑3 235B (Thinking 2507) — 目前兩款最具能力的開源模型。
您將了解它們在架構、效能、資源需求、程式碼能力與實際應用場景上的差異，從而判斷哪一款最適合您的應用，無論是 低延遲聊天機器人 ** 還是 ** 高準確度程式碼系統。
GPT OSS 120B vs Qwen3 235B thinking 2507：架構
架構細節
| 特性 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B-Thinking-2507 |
|---|---|---|
| 總參數量 | 117B | 235B |
| 每個 Token 啟用參數 | 5.1B | 22B |
| 啟用比例 | 4.36% | 9.36% |
| Transformer 層數 | 36 | 94 |
| MoE 專家個數 | 128 | 128 |
| 每個 Token 啟用專家數 | 4 | 8 |
| 注意力機制 | 交錯密集 + 局部頻帶稀疏注意力，GQA | 未明確說明（可能為標準 + 最佳化） |
| 量化 | MXFP4 (4 位元) | 未說明 |
| 原生上下文長度 | 128K | 32K |
| 擴展上下文長度 | 未說明（原生已達 128K） | 262K+（透過 YaRN 等） |
效能基準
Qwen3-235B-Thinking-2507 在 ** 程式碼任務 ** 與 ** 長上下文推理 ** 上表現出色，在部分推理基準中有小幅優勢。GPT-OSS-120B 在 ** 指令遵循 、 競賽數學 ** 與一項重推理基準上勝出。兩者在 ** 科學推理** 方面實力相當（幾乎持平）。
GPT OSS 120B vs Qwen3 235B thinking 2507：資源需求
GPU 需求
| 模型 | 量化方式 | 所需 VRAM | 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 |
由於採用 MXFP4 量化，GPT OSS 120B 可在一張 80 GB GPU（如 NVIDIA H100 或 A100）上運行。
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API 存取
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡易途徑，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端資源來建構和擴展應用。
| 模型 | 上下文長度 | 輸入價格 | 輸出價格 |
| 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 vs Qwen-3 235B Thinking 2507：主要差異
能力差異
| 特性 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 可調整推理深度 | ✅ 是（低 / 中 / 高選項） | ❌ 否（固定最大推理） |
| 總是輸出思考鏈（CoT） | ❌ 否（預設隱藏） | ✅ 是（ thinking 標籤） |
| 開發者可存取隱藏推理 | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 切換思考 / 快速模式 | ✅ 是（提供快速模式） | ❌ 否（僅思考模式） |
| 工具使用能力 | ✅ 支援 | ✅ 支援 |
| 公開安全評估結果 | ✅ 是（對抗性安全測試） | ❌ 僅少量提及 |
| Apache 2.0 開源授權 | ✅ 是 | ✅ 是 |
應用差異
| 如果您需要… | 請選擇 GPT-OSS-120B | 請選擇 Qwen-3 235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 在有限硬體上運行 | ✅ 單張 80 GB GPU 可行（例如 1× NVIDIA H100），得益於 MoE + MXFP4 壓縮；另有適用於 16 GB VRAM 邊緣裝置的 20B 變體 | ❌ 需要多 GPU 伺服器（例如 4×40 GB 或 8×80 GB GPU）才能發揮完整效能 |
| 較低延遲與推理成本 | ✅ 針對速度與效率最佳化 | ❌ 較高延遲與運算成本 |
| 最大推理深度（持續啟用） | ❌ 推理深度可調（低/中/高） | ✅ 始終以最大推理深度運行，並顯示可見的 thinking 軌跡 |
| 最適合研究級推理（數學證明、複雜程式碼、科學多跳推理） | ❌ 品質高但偏向平衡 | ✅ 在數學、程式競賽與結構化邏輯方面表現頂尖的開放模型 |
| 通用聊天機器人 / 生產級 AI 助理 | ✅ 指令遵循能力強、支援工具使用、低延遲部署 | ❌ 可行，但更重、更慢 |
| 與現有 OpenAI API/工具整合 | ✅ API 相容 OpenAI 工具、Harmony 聊天格式 | ❌ 使用 Qwen 專用聊天模板與工具（SGLang、Qwen-Agent） |
| 多語言互動 | ⚠️ 主要針對英文最佳化 | ✅ 多語言能力強 |
GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507：程式碼生成
| 面向 | GPT-OSS-120B | Qwen3-235B (Thinking 2507) |
|---|---|---|
| 函式呼叫（OpenAI API 規範） | ✅ 原生支援 — 訓練後可直接按照 OpenAI 架構輸出 function_call / tool_calls JSON；開箱即用穩定。 |
❌ 無原生支援 — 可透過提示工程模仿，但需要外部解析/驗證才能穩定。 |
| 工具整合 | ✅ 透過 API 直接相容 OpenAI 生態系（Python 直譯器、網路搜尋、程式碼執行）。 | ⚠️ 使用 Qwen-Agent / SGLang 進行工具整合；架構不同，若從 OpenAI 格式遷移需要調整。 |
| 程式碼輸出長度與風格 | 預設簡潔；在優先速度/效率時可能產生部分解決方案（可調整推理深度）。 | 預設較長、更完整的可編譯函式，包含更多邊界情況處理與註解。 |
| 程式碼生成中的推理 | 可調整推理深度（低/中/高）；可跳過冗長推理以更快輸出程式碼。 | 總是在程式碼前以 thinking 標籤輸出完整推理軌跡，並嵌入更詳細的說明。 |
GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507：高準確度、低延遲聊天機器人
您可以根據任務在三種推理等級中調整最適合的層級：
- 低： 一般對話的快速回應。
- 中： 速度與細節的平衡。
- 高： 深入、詳細的分析。
推理等級可在系統提示中設定，例如
"Reasoning: high"。
如何透過經濟高效且快速的 API 存取 GPT OSS 120B 與 Qwen3 235B Thinking 2507？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用的選項，然後選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的功能。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了進行 API 驗證，我們會提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以依照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，在開發環境中匯入必要的函式庫。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。
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 ** 需要靈活性、速度與更簡單部署的開發者** 的首選。
- 可在一張 80 GB GPU 上執行（或邊緣裝置上更小的 20B 變體）。
- 可調整推理深度（
低/中/高），根據每次查詢在速度與準確度之間取得平衡。 - 原生支援 OpenAI API 函式呼叫與工具整合。
- 非常適合 生產級助理 、 互動應用 ** 與 ** 成本敏感型部署。
- Qwen‑3 235B (Thinking 2507) 專為 ** 每次皆達到最大推理準確度** 而設計。
- 始終以高推理模式運行，並附帶
thinking軌跡。 - 在 複雜程式碼 、 數學證明 ** 與 ** 長上下文推理 方面表現出色。
- 支援多語言，在研究級任務中表現優異，但需要 多 GPU 配置 並接受較慢的回應。
- 最適合 專家顧問角色，其中正確性優先於速度。
- 始終以高推理模式運行，並附帶
結論：
如果 **速度與效率 ** 是您的優先考量 → 選擇 GPT‑OSS‑120B。
如果 **複雜推理的準確性 ** 不可妥協 → 選擇 Qwen‑3 235B (Thinking 2507)。
常見問題
Qwen‑3 235B 可以使用 OpenAI 的函式呼叫 API 嗎？
無法原生支援。它可以透過提示工程模仿格式，但需要外部解析和驗證才能獲得穩定結果。GPT‑OSS‑120B 則開箱即支援。
哪個模型需要的硬體較少？
GPT‑OSS‑120B — 得益於 MXFP4 量化，它可以在一張 80 GB GPU 上運行。Qwen‑3 235B 至少需要 4–8 張 GPU 才能發揮完整效能。
哪個更適合即時聊天？
GPT‑OSS‑120B — 較低延遲、可調整推理、較小的啟用參數使其反應更靈敏。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡易途徑，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端資源來建構和擴展應用。
