gpt-oss 20BvsERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Comparativa completa entre gpt-oss 20B (21B parámetros, OpenAI) y ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B, Baidu). VRAM requerida según la cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo, sin copiar y pegar contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Parámetros | 21B | 21B |
| Familia | gpt-oss | ERNIE |
| Autor | OpenAI | Baidu |
| Origen | US | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2025 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 13 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 16 GB | 16 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 23 GB | 23 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 42 GB | 42 GB |
| RAM (solo CPU) | 18 GB | 18 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 130 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 55 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 55 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
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Fortalezas y debilidades
gpt-oss 20B
Hermano menor de gpt-oss 120B. 21B/3.6B activos. Iguala a o3-mini en un portátil.
- Licencia MIT
- 13 GB VRAM Q4
- Calidad de OpenAI en formato accesible
- 128k de contexto
- MoE — más VRAM que un modelo denso equivalente
- Menos fine-tunes que Llama/Qwen
Instalación
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Razonador compacto MoE 21B/3B activos. Apache 2.0. Rápido gracias a los 3B activos.
- 13 GB VRAM Q4
- Razonamiento MoE compacto
- Fuerte en chino
- Menos multilingüe que Qwen
- Licencia de Baidu pendiente de verificar
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): gpt-oss 20B o ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?
En una RTX 4090, gpt-oss 20B funciona en Q8 (~130 tok/s), ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking en Q8 (~100 tok/s). Si solo se tiene en cuenta la tasa de generación, gpt-oss 20B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (13 GB). La elección se hace entonces en función de la licencia o de la calidad percibida.
¿gpt-oss 20B o ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking para programar?
gpt-oss 20B es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
gpt-oss 20B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : gpt-oss 20B (21B). Más capaz : gpt-oss 20B (21B). Si dudas, ejecuta el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.