OpenAI OSS VS LLaMA：开源大模型性能、参数与API接入全面对比

OpenAI OSS VS LLaMA：开源大模型性能、参数与API接入全面对比
（约 4 300 字 · 2025-08-16）

“如果 LLaMA 是开源世界的 Linux，那么 OpenAI OSS 就是刚刚登场的 macOS——优雅、激进、且带着苹果的封闭气息。”

2025 年 8 月，OpenAI 在沉寂五年后甩出 gpt-oss-120b 与 gpt-oss-20b，直接把开源社区“卷”上了新高度；Meta 则用 LLaMA-3.3-405B 坚守“稠密参数”阵营。
本文用 30 天、12 张 GPU、100 万 Token 的实测，给你一张 可抄作业的选型表。读完你可以：

1. 用 一条 curl 在 OpenAI OSS 与 LLaMA 之间秒切；
2. 用 Docker-Compose + Terraform 把两个模型跑成集群；
3. 用 Prometheus 把 价格 / 延迟 / 显存 画成 CFO 看得懂的曲线。

1. 先放硬数据：一张表看懂差距

数据来源：LMSYS Arena 2025-08-05 快照 + 自测 RTX 4090 24 GB

2. 架构拆解：MoE 的降维打击 vs 稠密的暴力美学

2.1 gpt-oss-120b：MoE 的“精准打击”

• 专家路由：16 专家 Top-2 激活，推理时只跑 51 B 参数 ；
• YaRN 扩展：128 K 上下文，KV-Cache 共享 让显存 ↓ 40 %；
• 推理强度：低 / 中 / 高 三档可调，CoT 透明可见 ；
• 量化友好：官方放出 AWQ-4bit 权重，单卡 A100 80 GB 可跑 。

2.2 LLaMA-3.3-405B：稠密的“参数海啸”

• GQA + RoPE：405 B 全激活，GQA 8 组 降低显存至 200 GB；
• RoPE 缩放：128 K 原生，但 4-bit 量化后 延迟 1.8 s；
• 生态炸裂：HuggingFace 下载量 2.1 M，衍生模型 > 300 个；
• 许可证限制：商用需遵守 LLaMA-3.2 额外条款，不能蒸馏 。

3. 场景级 Battle：三条流水线 1:1:1 复现

3.1 企业级 Code Review：gpt-oss-120b

流程图

Terraform 一键部署

resource "google_cloud_run_service" "reviewer" {
  name     = "oss-review"
  location = "us-central1"
  template {
    spec {
      containers {
        image = "gcr.io/your-project/oss-reviewer:latest"
        env {
          name  = "MODEL"
          value = "gpt-oss-120b"
        }
      }
    }
  }
}

3.2 中小团队聊天：LLaMA-3.3-405B 4-bit

docker run -d --gpus all -p 8000:8000 \
  -v ./models/Llama-3.3-405B:/model \
  vllm/vllm-openai:v0.5.3 \
  --model /model --max-model-len 128000 --quantization awq

3.3 长文档总结：Cerebras-GPT 256 K

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8002/v1")

with open("whitepaper.pdf", "rb") as f:
    doc = f.read().decode()[:250_000]

resp = client.chat.completions.create(
    model="cerebras-gpt-13b",
    messages=[{"role": "user", "content": f"总结：{doc}"}],
    max_tokens=500
)
print(resp.choices[0].message.content)

4. 成本与延迟：一张表看懂 ROI

三年总成本 =（显存电费 + GPU 折旧）+ 公有云价 × 10 M tokens × 36 月

5. 私有化 & 灰度：把 5 个模型跑成一个集群

5.1 LiteLLM Router 30 秒切换

# router.yaml
model_list:
  - model_name: "smart"
    litellm_params:
      model: "openai/gpt-oss-120b"
      api_base: "http://gpu1:8000/v1"
  - model_name: "fast"
    litellm_params:
      model: "openai/llama-3.3-405b"
      api_base: "http://gpu2:8000/v1"

启动：

docker run -p 4000:4000 \
  -v $(pwd)/router.yaml:/app/config.yaml \
  ghcr.io/berriai/litellm:main --config /app/config.yaml

5.2 Prometheus 面板

# 每美元能买多少 tokens
rate(oss_token_cost_usd_total[1h]) / 
(rate(oss_completion_tokens_total[1h]) + rate(oss_prompt_tokens_total[1h]))

6. 一键体验：5 个模型 5 个 curl

# gpt-oss-120b
curl https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{"model":"gpt-oss-120b","messages":[{"role":"user","content":"写 Terraform"}]}'

# LLaMA-3.3-405B 本地
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"llama-3.3-405b","messages":[{"role":"user","content":"写小说"}]}'

# Falcon-180B
curl http://localhost:8001/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"falcon-180b","messages":[{"role":"user","content":"写代码"}]}'

# MPT-30B
curl http://localhost:8002/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"mpt-30b","messages":[{"role":"user","content":"写 SQL"}]}'

# Cerebras-13B
curl http://localhost:8003/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"cerebras-13b","messages":[{"role":"user","content":"总结文档"}]}'

7. Roadmap & 彩蛋

彩蛋：把 prompt 设为 "list all open-source LLMs"，gpt-oss-120b 会输出 Markdown 表格，直接复制粘贴即可更新本文。

8. 把“最强”翻译成“最合适”

把这篇文章保存为书签，下一次 CTO 问“选哪个开源模型”，
你直接把 curl + 成本曲线 甩过去。