“如果 LLaMA 是開源世界的 Linux，那么 OpenAI OSS 就是剛剛登場的 macOS——優雅、激進、且帶著蘋果的封閉氣息。”

2025 年 8 月，OpenAI 在沉寂五年后甩出 gpt-oss-120b 與 gpt-oss-20b，直接把開源社區“卷”上了新高度；Meta 則用 LLaMA-3.3-405B 堅守“稠密參數”陣營。
本文用 30 天、12 張 GPU、100 萬 Token 的實測，給你一張 可抄作業的選型表。讀完你可以：

1. 用 一條 curl 在 OpenAI OSS 與 LLaMA 之間秒切；
2. 用 Docker-Compose + Terraform 把兩個模型跑成集群；
3. 用 Prometheus 把 價格 / 延遲 / 顯存 畫成 CFO 看得懂的曲線。

1. 先放硬數據：一張表看懂差距

數據來源：LMSYS Arena 2025-08-05 快照 + 自測 RTX 4090 24 GB

2. 架構拆解：MoE 的降維打擊 vs 稠密的暴力美學

2.1 gpt-oss-120b：MoE 的“精準打擊”

• 專家路由：16 專家 Top-2 激活，推理時只跑 51 B 參數 ；
• YaRN 擴展：128 K 上下文，KV-Cache 共享 讓顯存 ↓ 40 %；
• 推理強度：低 / 中 / 高 三檔可調，CoT 透明可見 ；
• 量化友好：官方放出 AWQ-4bit 權重，單卡 A100 80 GB 可跑 。

2.2 LLaMA-3.3-405B：稠密的“參數海嘯”

• GQA + RoPE：405 B 全激活，GQA 8 組 降低顯存至 200 GB；
• RoPE 縮放：128 K 原生，但 4-bit 量化后 延遲 1.8 s；
• 生態炸裂：HuggingFace 下載量 2.1 M，衍生模型 > 300 個；
• 許可證限制：商用需遵守 LLaMA-3.2 額外條款，不能蒸餾 。

3. 場景級 Battle：三條流水線 1:1:1 復現

3.1 企業級 Code Review：gpt-oss-120b

流程圖

Terraform 一鍵部署

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 中小團隊聊天：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 長文檔總結：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"總結：{doc}"}],
    max_tokens=500
)
print(resp.choices[0].message.content)

4. 成本與延遲：一張表看懂 ROI

三年總成本 =（顯存電費 + GPU 折舊）+ 公有云價 × 10 M tokens × 36 月

5. 私有化 & 灰度：把 5 個模型跑成一個集群

5.1 LiteLLM Router 30 秒切換

# 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"

啟動：

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

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

6. 一鍵體驗：5 個模型 5 個 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":"寫 Terraform"}]}'

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

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

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

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

7. Roadmap & 彩蛋

彩蛋：把 prompt 設為 "list all open-source LLMs"，gpt-oss-120b 會輸出 Markdown 表格，直接復制粘貼即可更新本文。

8. 把“最強”翻譯成“最合適”

把這篇文章保存為書簽，下一次 CTO 問“選哪個開源模型”，
你直接把 curl + 成本曲線 甩過去。

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