FreeSEED AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型代表了大型語言模型（LLM）在地化發展的一個重要里程碑。本文旨在提供對該模型的全面分析，從其技術源流、架構特點、訓練細節，到其在繁體中文語境下的獨特優勢與實際應用潛力。此模型是基於 OpenAI 釋出的 gpt-oss-120b 開源權重模型，由 FreeSEED-AI 團隊針對台灣繁體中文的語言與文化特性進行深度微調後的成果。它有效地將原始模型的強大通用推理能力，與在地化的文化理解和語言邏輯相結合，填補了市場上高效能繁體中文模型的空缺。
首先，該模型並非從零開始訓練，而是根植於 OpenAI 的 GPT 基礎架構，這是一種「善用既有優勢進行在地化」的創新模式，與台灣其他從基礎模型階段就投入在地化資料訓練的專案形成鮮明對比。其次，儘管模型在核心推理與編碼基準測試中展現出與頂級專有模型相當的效能，但在部分社群使用者回饋中也存在主觀體驗上的落差，這可能與部署環境、量化精度等技術變因有關。最後，該模型在智慧體工作流、函式呼叫與複雜推理等特定應用場景中具備顯著優勢，為需要處理大量繁體中文文本的企業、尋求高效本地部署的開發者以及 AI 代理開發者提供了一個極具成本效益與效能平衡的解決方案。
模型概論與來源辨析
模型核心特點
FreeSEED AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型的核心價值在於其對繁體中文的深度優化。根據專案發布資訊，該模型的預設推理與思考模式已針對台灣繁體中文進行了精準調校，使其能夠「原生」地以繁體中文的邏輯進行思考和回應。更重要的是，模型被賦予了對台灣文化脈絡、慣用語及社會細微之處的深入理解。這些在地化特點是透過對基於 OpenAI 的開源模型進行後續的繁體中文微調達成的。
來源與版本釐清
為了精確理解此模型的來源，必須釐清其與幾個相關實體的關係。gpt-oss-120b 原始模型是 OpenAI 於 2025 年 8 月發布的開源權重語言模型，採用彈性的 Apache 2.0 授權條款，允許個人與企業自由進行實驗、客製化和商業部署 。這是自 GPT-2 以來，OpenAI 首次釋出其語言模型的權重。原始模型強調其在推理任務上的強大表現與工具使用能力，並針對消費級硬體進行了最佳化 。
FreeSEED-AI 是一家提供人工智慧顧問與技術開發服務的台灣公司 。他們利用了 OpenAI 釋出的gpt-oss-120b 模型，並在此基礎上進行了繁體中文的在地化微調，最終以 gpt-oss-120b-mandarin-thinking 的名稱開源釋出。值得注意的是，FreeSEED-AI 與由開放文化基金會（OCF）推動、並以 DeepSeek R1 為基礎的另一個「台灣製造」大型語言模型計畫（FreeSEED 計畫）是兩個獨立的實體和專案 。因此，本「所探討的模型應明確歸屬於 FreeSEED-AI 團隊的微調成果。
市場定位
該模型在開放權重繁體中文 LLM 市場中佔據獨特位置。它不同於從零開始訓練一個全新模型，而是採取了一種「利用現有頂尖通用模型進行在地化改造」的策略。這種模式比從頭開始的深度訓練更具成本效益，同時也更敏捷。透過這種「Leveraged Innovation」的模式，FreeSEED-AI 團隊能夠在相對有限的資源下，快速將一個具備世界級通用推理能力的模型推向市場，讓台灣的開發者與企業能迅速地擁抱先進的 AI 技術，並將其應用於在地場景中。
技術架構與訓練細節
GPT-OSS 基礎架構解析
gpt-oss-120b 的核心技術基於 GPT 的 Transformer 架構，但其最大的特點在於採用了「專家混合」（Mixture-of-Experts, MoE）技術 。儘管模型的總參數量高達 1170 億，但在處理單一輸入時，僅需啟動其中的 51 億個活躍參數。這種設計使得模型在維持其強大能力與高精度推論的同時，顯著降低了運算成本與硬體需求，甚至可以在單一 80GB GPU（例如 NVIDIA H100 或 AMD MI300X）上高效運作 。
為了進一步提升推論與記憶體效率，gpt-oss-120b 還採用了群組多重查詢注意力（Grouped Multi-Query Attention），群組大小為 8 。其位置編碼方式則採用了旋轉位置嵌入（Rotary Position Embeddings, RoPE），並原生支援高達 128k 的超長上下文長度 。這些技術特徵共同賦予了模型在處理長文本和複雜任務時的顯著優勢，例如編碼、複雜問題解決和工具使用等 。
在地化微調與訓練流程
gpt-oss-120b 的原始訓練資料集主要由高品質的純文字資料組成，內容以英文為主，並著重於 STEM 領域、程式編寫及一般知識 。這也解釋了為何模型在編碼等需要精準邏輯的任務上表現出色 。原始模型的後訓練過程與 OpenAI 最先進的內部模型類似，包含一個監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）階段與一個高運算需求的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）階段，目的在於讓模型學習思路鏈推理與工具使用等高級能力 。
要將這樣一個主要以英文資料訓練的通用模型，轉化為具備「繁體中文思考」與「文化理解」能力的在地化模型，FreeSEED-AI 團隊必須投入精確的微調工作。這不單是簡單地將繁體中文資料注入模型，更是將其底層的權重進行調整，讓其在處理繁體中文時能產生與處理英文時類似的強大推理能力。根據 NVIDIA 的報告，gpt-oss 模型在微調時存在技術挑戰，尤其是在原生 MXFP4 量化精度下，可能會導致準確性不穩定。為此，NVIDIA 提出了先進行高精度 SFT，再透過量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）來恢復精度的複雜工作流程 。這證明 FreeSEED-AI 團隊的微調並非易事，他們必須克服這些技術困難，投入精確的在地化資料集進行微調，才能確保模型的強大能力能夠順利「轉譯」到繁體中文的推理任務上。
效能評估與應用場景
效能基準測試
gpt-oss-120b 在效能評估上呈現出引人注目的特點。官方發布的基準測試結果顯示，該模型在核心推理任務上的表現趨近於 OpenAI 的 o4-mini 模型，同時在競賽編碼、一般問題解決和工具調用等方面的表現優於 o3-mini 。此外，第三方評測機構的報告也證實了其在編碼任務上的卓越表現。在一項針對五項編碼任務的評測中，
gpt-oss-120b 的平均得分達到 8.3 分，表現出驚人的競爭力，甚至超越了 Kimi K2 和 Qwen3 Coder 等其他頂級開源模型 。
然而，這種官方與第三方評測的優異成績，與部分社群使用者在實際使用中的主觀體驗存在落差。在一些論壇討論中，有使用者表示對 gpt-oss-120b 的效能「沒有什麼印象」，甚至認為其表現不佳，不如其他模型 。
優勢與局限性分析
模型的效能表現存在矛盾，這可能有多重原因。一個主要因素是部署環境的差異。雖然模型在單一 80GB GPU 上表現高效，但許多社群使用者可能在消費級硬體，甚至僅有 CPU 的環境下進行測試。例如，有報告指出，在僅使用 CPU 的情況下，模型的推論速度會顯著降低 。此外，不同的量化版本與推論框架（例如 vLLM 或 Transformers）也可能導致效能上的差異 。社群回饋中提及的「沒有印象」可能反映出模型在某些主觀性較強、或非基準測試類型的任務上表現不如預期，這與其在標準化測試中的表現不構成直接衝突。
儘管存在這些變數，模型的設計優勢仍然非常突出。其在指令遵循、工具運用（如網路搜尋或 Python 程式執行）以及推理能力方面表現優異，使其非常適合智慧體工作流和函式呼叫等任務 。開發者甚至可以透過調整 reasoning_effort 參數來平衡效能與延遲，實現更精準的應用控制 。
實際應用案例
基於其強大的能力與 Apache 2.0 授權，gpt-oss-120b-mandarin-thinking 在多種場景中具備巨大的應用潛力。它特別適合需要複雜推理與工具使用能力的智慧體工作流。企業可以將其部署於內部，用於知識庫問答、自動化客服、或是程式碼輔助生成。由於其可客製化的特性，開發者能夠對其進行微調，以適應更特定的專業領域，例如財務分析或法律諮詢等，為企業內部營運帶來顯著的效率提升。
模型使用與部署指南
本地部署與消費級硬體要求
gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型的原始設計便考慮到了高效部署。對於生產環境或需要極致效能的場景，模型可在單一 80GB GPU 上高效運作，例如 NVIDIA H100 或 AMD MI300X 。這大幅降低了企業級部署的硬體門檻。對於個人開發者或在消費級硬體上進行實驗的用戶，則可以藉助 Ollama 等框架，在具備 16GB 記憶體的邊緣裝置上運行模型 。然而，必須注意，雖然模型在僅有 CPU 的環境下亦可運作，但推論速度會明顯變慢 。
主流框架使用教學
gpt-oss-120b-mandarin-thinking 支援多種主流的開源框架，提供開發者極大的彈性。
Hugging Face Transformers： 開發者可以使用 transformers 函式庫輕鬆載入和運行模型。以下是一個典型的 Python 程式碼範例：
Python
from transformers import pipeline
import torch
model_id = "FreeSEED-AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking"
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "user", "content": "請用繁體中文簡要說明量子力學的核心概念。"},
]
outputs = pipe(
messages,
max_new_tokens=256,
)
print(outputs["generated_text"][-1])使用此框架時，需要特別注意，模型必須遵循 harmony 格式才能正確運作 。
vLLM： 為了追求高效能推論，vLLM 是一個絕佳的選擇。開發者可以透過簡單的指令來部署一個 OpenAI 相容的 web server，實現低延遲、高吞吐量的推論 。
Bash
uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
--index-strategy unsafe-best-match
vllm serve FreeSEED-AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinkingOllama： Ollama 提供了最簡便的本地部署體驗，特別適合在消費級硬體上快速啟動模型。
Bash
ollama pull FreeSEED-AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking
ollama run FreeSEED-AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking這些指令將自動下載模型並在本地運行，無需複雜的設定 。
API 服務與商業應用
對於不具備強大硬體資源的開發者或企業，透過第三方 API 服務商來使用模型是一個極具吸引力的選項。NVIDIA、OpenRouter 和 Requesty 等平台都提供了與 OpenAI 相容的 API 接口，讓使用者無需自建基礎設施，即可按需使用 gpt-oss-120b 模型 。此外，Microsoft Azure 和 Google Cloud 等雲端服務商也已支援
gpt-oss 模型，並提供優化的部署方案，這為企業級應用提供了規模化與安全的選項 。
繁體中文 LLM 生態系中的角色與展望
與其他在地專案的比較
FreeSEED AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型在台灣的繁體中文 LLM 生態系中扮演著獨特的角色。為了更全面地理解其定位，將其與另一個重要的在地專案「Project TAME」進行比較是必要的。這兩個專案代表了台灣在地化 LLM 發展的兩種不同路徑。
Project TAME 由長庚醫院、長春集團等產業龍頭與臺大共同發起，以 Meta 的
Llama-3 70B 為基礎，使用高達 5,000 億個 Token 的在地化專業資料（包括醫療、法律、石化等）進行深度預訓練 。這代表著一條「產業協作，資料先行」的模式，旨在從基礎模型階段就打造具備特定領域專業知識的模型。
相較之下，FreeSEED AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking 的模式則是「模型先行，微調強化」。它利用一個已經過 OpenAI 最先進預訓練與後訓練技術調校的通用型模型，透過更輕量、更敏捷的方式賦予其繁體中文的在地化能力。這兩種模式並非競爭，而是互補。Project TAME 旨在為台灣產業打造具備深度垂直領域知識的專家模型，而 gpt-oss-120b-mandarin-thinking 則為繁體中文世界提供了一個具備世界級通用推理能力和文化理解的基礎模型，特別適合於需要強大指令遵循與工具使用能力的智慧體應用場景。
下表直觀地比較了這兩個專案的策略差異與各自的優勢。
| 項目 | FreeSEED AI/gpt-oss-120b | Project TAME |
| 基礎模型 | OpenAI gpt-oss-120b | Meta Llama-3 70B |
| 開發模式 | 企業微調 | 產業/學術協作 |
| 訓練資料來源 | 原始英文訓練資料 + 繁中微調資料 | 5,000 億在地 Token（含合成、產業資料） |
| 在地化優勢 | 台灣繁體中文思考、文化理解 | 法律、醫療、石化等專業知識 |
| 主要應用場景 | 通用推理、工具使用、Agentic 工作流 | 領域專用助手、企業內部應用 |
FreeSEED AI/gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型的開源，不僅為開發者提供了強大的工具，更重要的是，它示範了一種利用現有技術進行快速在地化創新的有效模式，為台灣的 AI 生態系注入了新的活力。
總結與建議
gpt-oss-120b-mandarin-thinking 模型為繁體中文世界帶來了獨特的價值。它將 OpenAI 尖端模型的強大能力，透過精準的在地化微調，轉化為一個能夠理解和應用台灣語言與文化脈絡的工具。這種「借力使力」的創新模式，不僅降低了開發成本與時間，也為台灣的 AI 發展提供了一條新的捷徑。
綜合本報告的分析，提出以下建議：
- 對於開發者： 由於模型在本地部署方面具備彈性，建議開發者可以從
Ollama或vLLM框架入手，快速在本地硬體上進行測試。對於需要高效率的生產環境，可以考慮透過 NVIDIA 或 OpenRouter 等 API 服務商，利用其優化的推論基礎設施。 - 對於企業： 建議將
gpt-oss-120b-mandarin-thinking模型納入企業內部 AI 解決方案的評估清單。其 Apache 2.0 授權提供了極佳的商業彈性，特別是在需要強大推理能力和工具使用功能的場景下，例如企業知識庫問答、內部程式碼生成或智慧體工作流的開發。 - 對於研究者： 該模型的發布為學術界提供了寶貴的研究對象。研究人員可以深入探討其微調後的行為與原生模型（例如
Llama-3）的差異，並透過在不同任務上的表現比較，進一步理解不同基礎模型對繁體中文在地化能力的影響。
*以上文章部份為AI產生內容，無商業用途。
