Hardware para ejecutar gpt-oss-20b
El modelo abierto pequeño de OpenAI. Sus expertos vienen en MXFP4 de 4 bits: todas las cuantizaciones ocupan unos 12–14 GB, y es rápido.
- Desarrollador
- OpenAI
- Parámetros
- 21B (activos 3,6B)
- Contexto máximo
- 128K tokens
- Licencia
- Apache 2.0
Ficha en Hugging FaceArchivos GGUFOllama: ollama run gpt-oss:20b
Memoria necesaria
DatosPesos más caché de contexto más unos 1,5 GB del programa, según la cuantización y la longitud del contexto.
| Cuantización | 8K tokens | 32K tokens | 128K tokens |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 13 GB | 14 GB | 16 GB |
| Q8_0 | 14 GB | 14 GB | 17 GB |
| FP16 | 15 GB | 16 GB | 19 GB |
Hardware que lo ejecuta
Estimación27 plataformas pueden ejecutar gpt-oss-20b a Q4_K_M con un contexto de 32K tokens. Necesita unos 14 GB.
El más barato que lo ejecuta
El más rápido que lo ejecuta
Pesos del modeloCaché de contexto (KV)ProgramaLímite utilizable (color = veredicto)
FuncionaFunciona con holgura (27)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 | 96 GB | ≤ 895 tok/s | 8565 US$ | |
| RTX 5090 | 32 GB | ≤ 895 tok/s | 4329 US$ | |
| RTX PRO 5000 | 48 GB | ≤ 671 tok/s | 4500 US$ | |
| Mac Studio M5 Ultra | 96 GB | ≤ 600 tok/s | 5499 US$ | |
| RTX 4090 | 24 GB | ≤ 504 tok/s | 1599 US$ | |
| RX 7900 XTX | 24 GB | ≤ 480 tok/s | 1269 € | |
| RTX 5080 | 16 GB | ≤ 480 tok/s | 1830 US$ | |
| RTX 3090 | 24 GB | ≤ 468 tok/s | 1340 US$ | |
| RTX PRO 4500 | 32 GB | ≤ 448 tok/s | 2500 US$ | |
| RTX 5070 Ti | 16 GB | ≤ 448 tok/s | 1190 US$ | |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | ≤ 336 tok/s | 1500 US$ | |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | ≤ 322 tok/s | 1550 US$ | |
| RX 9070 XT | 16 GB | ≤ 322 tok/s | 759 US$ | |
| Arc Pro B70 | 32 GB | ≤ 304 tok/s | 1268 US$ | |
| Mac Studio M5 Max | 36 GB | ≤ 230 tok/s | 2499 US$ | |
| Arc Pro B60 | 24 GB | ≤ 228 tok/s | 599 US$ | |
| RTX 5060 Ti 16 GB | 16 GB | ≤ 224 tok/s | 789 US$ | |
| RX 9060 XT 16 GB | 16 GB | ≤ 160 tok/s | 349 US$ | |
| Mac mini M5 Pro | 24 GB | ≤ 153 tok/s | 1699 US$ | |
| Ryzen AI Max+ PRO 495 | 192 GB | ≤ 136 tok/s | 7399 US$ | |
| Jetson AGX Thor | 128 GB | ≤ 136 tok/s | 5499 US$ | |
| DGX Spark / GB10 | 128 GB | ≤ 136 tok/s | 5000 US$ | |
| Ryzen AI Max+ 395 | 64 GB | ≤ 128 tok/s | 2200 US$ | |
| Arc Pro B50 | 16 GB | ≤ 112 tok/s | 349 US$ | |
| Jetson AGX Orin 64GB | 64 GB | ≤ 102 tok/s | 1999 US$ | |
| Mac mini M6 | 32 GB | ≤ 85 tok/s | — | |
| Ryzen AI 9 HX 370 | 32 GB | ≤ 60 tok/s | — |
En parte en la RAM del sistemaSolo con parte del modelo en la RAM del sistema (3)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| Arc B580 | 12 GB | — | 249 US$ | |
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | — | 329 US$ | |
| RTX 5070 | 12 GB | — | 1010 US$ |
No tiene memoria suficienteNo tiene memoria suficiente (1)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| Jetson Orin Nano Super | 8 GB | — | 399 US$ |
No compatibleNo compatible (2)
| Plataforma | Configuración mínima | Memoria | Techo de velocidad | Precio desde |
|---|---|---|---|---|
| RK3588 (Orange Pi 5 Plus and others) | 32 GB | — | — | — |
| Raspberry Pi AI HAT+ 2 | 8 GB | — | — | 200 US$ |
Máximo teórico al generar texto: ancho de banda de la memoria dividido entre los bytes que se leen por token. En la práctica se suele alcanzar entre la mitad y tres cuartas partes.