gpt-oss 20BvsTrinity Mini 26B-A3B
Comparativa completa entre gpt-oss 20B (21B parámetros, OpenAI) y Trinity Mini 26B-A3B (26B, Arcee AI). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPUs de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todos los números se calculan a partir de los datos del catálogo — ninguno copiado entre páginas.
En resumen
| Característica | gpt-oss 20B | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Parámetros | 21B | 26B |
| Familia | gpt-oss | Trinity |
| Autor | OpenAI | Arcee AI |
| Origen | US | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2025 | marzo 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 | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 16 GB | 18 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 23 GB | 28 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 42 GB | 52 GB |
| RAM (solo CPU) | 18 GB | 24 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 | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 130 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 55 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q4_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
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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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
Trinity Mini 26B-A3B
MoE 26B/3B activos desarrollado por un laboratorio estadounidense. Rápido gracias a los 3B activos. Apache 2.0.
- MoE eficiente (3.5B activos)
- 131k de contexto
- Buen rendimiento en tareas de agentes
- Apache 2.0
- Pocos benchmarks públicos
- Menos conocido que Mistral/Qwen
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): gpt-oss 20B o Trinity Mini 26B-A3B?
En una RTX 4090, gpt-oss 20B funciona en Q8 (~130 tok/s), Trinity Mini 26B-A3B en Q5_K_M (~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?
En Q4_K_M, gpt-oss 20B cabe en 13 GB frente a 15 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿gpt-oss 20B o Trinity Mini 26B-A3B 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. Trinity Mini 26B-A3B 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 : Trinity Mini 26B-A3B (26B). 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.