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El mejor hardware para ejecutar gpt-oss-120b en local

gpt-oss-120b necesita unos 65 GB con 32K de contexto. Estos son los equipos que lo cargan, del más barato al más rápido.

OpiniónRevisado el 11 oct 2026

El modelo abierto de OpenAI trae sus expertos a 4 bits, así que ocupa unos 63 GB de pesos en cualquier cuantización, más una caché de contexto pequeña. Solo trabajan 5,1B parámetros por token, por lo que va rápido incluso en equipos de memoria unificada. Cualquier equipo con 96–128 GB utilizables lo mueve bien. Mira gpt-oss-120b para ver todas las opciones.

  1. n.º 1 · Mejor relación calidad-precio

    AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)

    Muy recomendable
    Memoria
    128 GB
    Ancho de banda
    256 GB/s
    Consumo
    120 W
    Mayor modelo popular a 4 bits
    Qwen3.5 122B A10B

    desde 2200 US$ (precio habitual)

    OpiniónGeneral 8,3/10

    128 GB en un mini PC x86: la forma más barata de usarlo con holgura.

  2. n.º 2 · El mejor en conjunto

    Apple Mac Studio (M5 Max)

    Muy recomendable
    Memoria
    128 GB
    Ancho de banda
    614 GB/s
    Consumo
    480 W
    Mayor modelo popular a 4 bits
    Qwen3.5 122B A10B

    desde 2499 US$ (precio de lanzamiento)

    OpiniónGeneral 8,7/10

    Con 614 GB/s va bastante más rápido, y no hace ruido.

  3. NVIDIA GB10 Grace Blackwell (DGX Spark and partners)

    Foto: Daniel Lu (User:dllu) · CC BY-SA 4.0

    n.º 3 · El mejor con CUDA

    NVIDIA GB10 Grace Blackwell (DGX Spark and partners)

    Recomendable
    Memoria
    128 GB
    Ancho de banda
    273 GB/s
    Consumo
    240 W
    Mayor modelo popular a 4 bits
    Qwen3.5 122B A10B

    desde 5000 US$ (precio habitual)

    OpiniónGeneral 7,6/10

    La misma capacidad con todo el ecosistema de NVIDIA.

  4. n.º 4 · El más rápido

    NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell

    Para usuarios avanzados
    Memoria
    96 GB
    Ancho de banda
    1,79 TB/s
    Consumo
    600 W
    Mayor modelo popular a 4 bits
    Qwen3.5 122B A10B

    desde 8565 US$ (precio habitual)

    OpiniónGeneral 8,4/10

    Cabe entero en 96 GB de memoria de GPU a 1,8 TB/s.

Cómo elegimos

  • Debe cargar el modelo con 32K de contexto en la memoria que la GPU puede usar por defecto.
  • Ordenados según nuestra valoración general: precio, velocidad y facilidad de puesta en marcha.

Lee la metodología →