IT之家 10 月 30 日消息，科技媒體 NeoWin 昨日（10 月 29 日）發布博文，報道稱 OpenAI 公司推出 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 兩款開源權重模型，專門用于根據用戶提供的策略對內容進行推理、分類和標記。

這是繼今年早些時候發布 gpt-oss 系列推理模型后，OpenAI 在開源領域的又一重要舉措。新模型是此前 gpt-oss 模型的微調版本，同樣遵循寬松的 Apache 2.0 許可證，允許任何開發者免費使用、修改和商業部署。

與傳統的“一刀切”式安全系統不同，gpt-oss-safeguard 將定義安全邊界的權力交還給了開發者。其核心機制在于，模型無需在訓練階段硬編碼規則，能夠在推理階段直接解釋并應用開發者提供的安全策略。

gpt-oss-safeguard 的核心工作機制是，在模型推理（即實際運行）階段接收兩項輸入：一項是開發者自定義的安全策略，另一項是需要分類的內容（如用戶消息或 AI 生成內容）。

為了提升透明度和可用性，模型支持完整的“思維鏈”（Chain-of-Thought, CoT）輸出，能夠展示其得出結論的每一步推理過程。

這種設計允許開發者隨時按需調整策略，確保分類結果與特定應用場景保持一致。同時，透明的決策過程也讓開發者能清晰地追溯和理解模型的判斷邏輯。

與傳統安全分類器相比，gpt-oss-safeguard 的最大優勢在于其靈活性。傳統分類器通常基于包含數千個標注樣本的大型數據集進行訓練，策略一旦固化，更新就需要重新收集數據并訓練模型，過程耗時耗力。

而 gpt-oss-safeguard 直接在推理時解讀策略，無需重新訓練即可快速適應新規則。這種方法源于 OpenAI 的內部工具 Safety Reasoner，它通過強化學習微調技術，學會了對安全策略進行推理和解釋。

OpenAI 強調，這種方法在四種特定場景下尤其有效：

當潛在風險是新興或快速演變的，該模型能支持策略的快速適應。對于那些領域高度細微、傳統小型分類器難以處理的場景，它表現更佳。當開發者缺乏足夠樣本來為平臺上的每種風險訓練高質量分類器時，該模型提供了有效解決方案。在那些對生成高質量、可解釋標簽的重視程度超過低延遲的場景中，它也是理想選擇。

當然，gpt-oss-safeguard 模型也并非完美，OpenAI 提示開發者需要注意兩個主要的權衡：

第一，如果開發者有足夠的時間和數據（如數萬個已標注樣本）來訓練一個傳統的分類器，那么在處理復雜或高風險任務時，傳統分類器的精度可能仍然會超越 gpt-oss-safeguard。換言之，追求極致的精確度時，定制訓練的系統或許是更優選。第二，gpt-oss-safeguard 的運行速度較慢且資源密集，讓其在大型平臺上對所有內容進行實時掃描變得更具挑戰性。

這兩款模型目前已在 Hugging Face 平臺上開放下載。

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