01Lo que sabe hacer
- 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
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.
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.
¿Qué hardware necesitas para gpt-oss 20B?
Para ejecutar gpt-oss 20B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 13 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.
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Cuando te desplazas: gpt-oss 20B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →
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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.