GPT-OSS 模板关键 bug 获修复，多轮推理不再丢失回答内容

近日，Reddit 用户 arbv 在 r/LocalLLaMA 发布了一篇技术报告，指出 Unsloth 针对 OpenAI 开源模型 GPT-OSS 推出的 Jinja 聊天模板存在一处严重的渲染 bug，可能在多轮对话中导致模型输出质量显著下降。作者同步在 Hugging Face 上发布了修复后的模板，供社区使用。

Bug 详情：多轮推理时仅渲染思考、丢失回答

问题出现在消息渲染循环的分支判断中。原模板中，当一条消息同时包含 thinking（推理过程）和 content（最终回答）时，代码会进入 thinking 分支并渲染推理内容，却完全丢弃同一轮的回答。具体而言，原代码将推理和回答放在了同一个 elif 分支中，导致模板每次只能输出其中一类内容，注释也与实际行为不符——这显然是一处复制粘贴错误，OpenAI 官方参考模板中并不存在该问题。

实际影响与版本差异

作者表示，这一 bug 会让 GPT-OSS 20B 在部分多轮场景下「完全偏离轨道」，而体量更大的 GPT-OSS 120B 则由于能力更强，仅凭推理痕迹就能重新找回对话方向，因此表现相对稳定。但对使用 20B 模型的本地用户而言，这足以显著影响体验。

修复方案：新增 preserve_thinking 选项

在修复后的模板中，作者引入了 preserve_thinking 选项，允许在多轮上下文中保留推理痕迹。模型对这种格式的处理表现良好，不会出现连贯性损失。同时，保留推理文本可以更好地利用前缀缓存（prefix caching），在增加少量 token 消耗的前提下换取更快的多轮推理速度。该模板已托管在 Hugging Face：arbv/gpt-oss-fixed-jinja-template。

后续

作者还透露，是在为 Laguna XS/S 2.1 制作修复模板的过程中偶然发现了这一 bug，并 @了 Unsloth 作者 Daniel Hanchen 关注该问题。如果你在本地使用 GPT-OSS 20B 且偶遇多轮对话异常，不妨尝试切换到修复版本。