gpt-oss-120b 效能實測：為何 Amazon、Azure 提供的同款模型表現竟墊底？

針對開源模型 gpt-oss-120B，一份最新的供應商效能報告引發熱議。數據顯示，Amazon 和 Azure 等雲端巨頭提供的 API 服務，在準確度上竟遠不如其他小型供應商。這場「同款模型、不同表現」的羅生門，背後隱藏的是技術限制，還是不能說的秘密？

評測標準解密：為何用 GPQA 與 AIME 來拷問 gpt-oss-120b？

為了真正測出 gpt-oss-120b 這類大型模型的「智商」上限，Artificial Analysis 選擇了兩套極具挑戰性的學術級基準測試。這可不是普通的聊天或寫作測驗，而是對模型推理能力的終極考驗。

• GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A): 這是一套研究生級別的問答題庫，涵蓋生物、物理、化學等專業領域。它的題目設計得非常巧妙，即使是人類專家也很難單靠搜尋引擎找到答案，極度考驗 gpt-oss-120b 的知識深度和複雜推理能力。
• AIME (American Invitational Mathematics Examination): 美國高中數學邀請賽，是篩選國際數學奧林匹亞選手的關鍵一環。用它來測試 AI，等於是直接讓 gpt-oss-120b 去解數學難題，對其邏輯和計算能力是一大挑戰。

簡單說，這兩項測試就像是為 gpt-oss-120b 舉辦的博士資格考和數學競賽，能客觀地反映出不同供應商在「調校」和「驅動」這款強大模型時的真實功力。

數據會說話：誰是 gpt-oss-120b 的最佳「駕駛員」？

讓我們直接來看這份來自 Artificial Analysis 官方 X 帳號 的測試圖表。

在針對 gpt-oss-120b 的 GPQAx16 測試中，Fireworks、Together.ai 和 Deepinfra 等供應商的表現穩定在 78% 左右的準確率，堪稱優等生。然而，榜單往後看，成績開始出現斷層：Groq 掉到了 74.5%，而 Amazon (72.7%)、Nebius Base (71.0%) 和 Azure (70.7%) 更是敬陪末座。

在更考驗邏輯的 AIME25x32 數學測試中，這種差距被進一步放大。Fireworks、Deepinfra 等「學霸」們提供的 gpt-oss-120b 服務，準確率高達 93.3%。相比之下，後段班的表現慘不忍睹，Amazon (83.3%)、Azure (80.0%) 和 Nebius Base (78.3%) 再次墊底。

儘管有聲音質疑測試的樣本數，就算樣本數不大，但看看 Amazon、Azure 和 Nebius 是如何『持續地』處於底層……這已經不是運行誤差能解釋的了。

社群熱議：是「靜默降級」還是「技術疏失」？

面對這份「不給面子」的成績單，社群的反應非常兩極。

詐欺論：花一樣的錢，買到的是「縮水版」gpt-oss-120b？

這是最讓用戶感到憤怒的觀點。許多人懷疑，這些大廠為了節省高昂的運算成本，可能在用戶不知情的情況下，提供了「量化 (Quantized)」或經過其他方式「降級」的 gpt-oss-120b 模型，卻依然按照全性能版本的價格收費。

一位網友犀利地評論：「他們在收取更多費用的同時，暗中降低了品質。」這無異於商業欺詐，嚴重損害了用戶的信任。

技術論：問題可能出在設定上

另一派則認為，事情可能沒那麼「黑心」，或許是技術問題導致的。

• 部署與設定錯誤： 部署像 gpt-oss-120b 這樣龐大的模型是一項複雜的工程。有可能是供應商在聊天模板 (chat template) 或其他關鍵參數上設定不當，導致模型無法發揮 100% 的實力。
• 為速度犧牲品質： 這個觀點主要針對 Groq。Groq 以其超高速的推論硬體 LPU 聞名。為了讓 gpt-oss-120b 在其平台上「飛起來」，他們可能犧牲了一部分精度。一位網友表示：「用 Groq 就是用品質換速度。」但問題是，這種權衡應該被明確告知，而不是讓用戶自己去猜。

效能差異背後：揭開 gpt-oss-120b 表現不一的神秘面紗

綜合來看，不同供應商運行 gpt-oss-120b 表現迥異，可能源於以下幾個核心因素：

模型量化 (Quantization)

「量化」是一種模型壓縮技術，可以將模型中高精度的參數（如 32 位元）轉換為較低精度的參數（如 8 位元或 4 位元），從而大幅縮小模型體積、加快運算速度。對於 gpt-oss-120b 這種巨無霸模型，量化帶來的成本節約和速度提升非常可觀。然而，代價就是可能損失一部分的準確性。如果供應商使用了量化版本卻未告知，就等於賣給了你一輛引擎被調校過的「性能車」。

速度與品質的權衡

Groq 的案例是典型的「速度優先」策略。他們利用自家的 LPU 硬體，讓 gpt-oss-120b 的運行速度達到驚人的地步。這對於需要即時反應的應用非常有吸引力。然而，測試結果表明，這種極速可能是以牺牲大約 5-8% 的準確度換來的。這種取捨本身沒有對錯，但選擇權應該交給用戶。

部署與配置的挑戰

大型語言模型的部署並非易事。從硬體加速、軟體環境到 API 介面的參數設定，任何一個環節出錯，都可能導致 gpt-oss-120b 的表現大打折扣。Amazon 和 Azure 作為雲端巨頭，服務龐雜，出現配置疏忽的可能性並非沒有。

結論：選擇 gpt-oss-120b 供應商，透明度至關重要

gpt-oss-120b 的效能爭議給所有 AI 使用者上了一課：即使是同一款開源模型，選擇不同的供應商，結果可能天差地遠。

這次事件凸顯了 AI 服務市場極度缺乏透明度的問題。作為消費者，我們有權知道所購買的服務背後，模型的具體版本、是否經過量化、以及供應商做了哪些可能影響效能的調整。

供應商不能再將這些資訊藏在黑盒子裡。短期來看，模糊處理或許能帶來成本優勢，但從長遠來看，誠信和透明才是贏得用戶信任、建立可持續商業模式的唯一途徑。而像 Artificial Analysis 這樣的第三方評測平台，其價值也在此刻顯現——它們為我們提供了撥開迷霧、做出明智選擇的依據。

常見問題解答 (FAQ)

Q1：為什麼不同供應商提供的同一個 gpt-oss-120b 模型，表現會有這麼大差異？

A：主要原因包括：1) 模型處理方式不同，部分廠商可能提供經過「量化」壓縮的版本來降低成本；2) 硬體與軟體配置差異，不同的基礎設施和參數調校會影響模型最終表現；3) 商業策略，例如 Groq 選擇犧牲部分準確度以換取極致的推論速度。

Q2：什麼是「模型量化」？它會讓 gpt-oss-120b 變笨嗎？

A：量化是一種模型壓縮技術，能加快運算並減少資源消耗。它不一定會讓模型「變笨」，但在處理需要高度精確和複雜推理的任務時，過度的量化確實可能導致 gpt-oss-120b 的準確率下降，影響其在高難度任務上的表現。

Q3：Groq 提供的 gpt-oss-120b 真的比較快嗎？用速度換取準確度是合理的嗎？

A：是的，Groq 以其客製化硬體實現了業界領先的推論速度。用速度換準確度是否合理，完全取決於您的應用場景。若您需要即時互動，這或許是值得的；但若您需要進行嚴謹的學術分析，準確度則更為重要。關鍵在於供應商應提供透明的選項。

Q4：在選擇 gpt-oss-120b 或其他開源模型的 API 供應商時，我該注意什麼？

A：不要只依賴官方的行銷說辭。首先，參考像 Artificial Analysis 這類第三方平台的客觀評測數據。其次，根據您的核心需求（速度、準確度、成本）篩選候選名單。最後，最好能進行小規模的 A/B 測試，親身體驗不同供應商的實際表現後再做最終決定。