Familia gpt-oss · 117B de parámetros

gpt-oss 120B

Primer regreso de OpenAI a los modelos abiertos. MoE 117B/5.1B activos. Iguala a o4-mini. Cabe en una GPU de 80 GB.

🇺🇸 OpenAI·Licencia Apache 2.0·Contexto 125k tokens·Fecha de lanzamiento abril de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Licencia MIT
  • Calidad de OpenAI con pesos abiertos
  • 128k de contexto
  • Fuerte en razonamiento y código
Limitaciones que debes conocer
  • —70 GB VRAM Q4 — requiere múltiples GPUs
  • —MoE complejo de desplegar
Arquitectura
MoE · ~117B totales / ~20B activos · open-source de OpenAI · 128k ctx
Entrenamiento
OpenAI — primer modelo de pesos abiertos publicado por OpenAI bajo licencia MIT.
Ideal para
RazonamientoChat profesionalAgentes

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run openai/gpt-oss:120b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
70 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
85 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
125 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
234 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 100 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para gpt-oss 120B?

Para ejecutar gpt-oss 120B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 70 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900