Can I Run GPT-OSS on Apple M3?

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 15 sierpnia 2026

Yes, comfortably — GPT-OSS 20B at MXFP4 needs 12.1 GB at 8K context (11.1 GB weights + 1 GB KV cache/overhead), leaving ~5.9 GB of the Apple M3's 18 GB usable memory, at ~25 tok/s (est.).

See what else this hardware can run →

Kup ten sprzęt Apple MacBook Air M3 — 24 GB VRAM · 22 W board powerUruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Apple MacBook Air M3
24 GB VRAM · 22 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Sprawdź cenę na Amazon

Apple M3 Specs

VRAM24 GB unified memory
Memory Bandwidth100 GB/s

GPT-OSS 20B on the Apple M3: VRAM by quantization

QuantVRAM neededFits 24 GB?Max contextWhole PC
F1642.8 GB✗ No——
Q8_023.2 GB✗ No——
Q6_K18.2 GB✗ No——
Q5_K_M15.8 GB✓ Yes64K—
Q4_K_M13.6 GB✓ Yes128K—
Q3_K_M9.9 GB✓ Yes128K—
Q2_K7.9 GB✓ Yes128K—

Assumes an 8K-token context with an f16 KV cache. A longer window needs more; a quantized KV cache needs less. “Max context” is the largest window that still fits in 24 GB of unified memory. Figures are estimates from parameter count, quantization and memory bandwidth — the analyzer lets you tune KV-cache quant and context.

Context costs VRAM too. At MXFP4 on the Apple M3: 8K 12.1 GB · 32K 12.7 GB · 128K 15.1 GB. Every window this model publishes still fits 24 GB.

No compatible GPU? GPT-OSS 20B on 16 GB of system RAM, CPU only: runs.

GPT-OSS Sizes That Fit the Apple M3 (at 8K context)

GPT-OSS 20BMXFP4 · 12.1 GB at 8K context · ~25 tok/s (est.)
Won't fit — rent GPT-OSS instead

GPT-OSS needs ~12 GB but this GPU has 24 GB. Rent a RTX 4090 (24 GB)-class GPU by the hour instead of buying one:

Affiliate links — we may earn a commission if you sign up, at no extra cost to you.

RunPod $0.34/hr
Rent on RunPod →
Vast.ai $0.35/hr · typical low · varies
Rent on Vast.ai →

Cloud rates verified 2026-07 — estimates, and marketplace prices vary. Buying price is GPU MSRP only, not a full PC.

FAQ

Can I run GPT-OSS on the Apple M3?

Yes, comfortably — GPT-OSS 20B at MXFP4 needs 12.1 GB at 8K context (11.1 GB weights + 1 GB KV cache/overhead), leaving ~5.9 GB of the Apple M3's 18 GB usable memory, at ~25 tok/s (est.).

What's the best GPT-OSS size for the Apple M3?

GPT-OSS 20B at MXFP4 quantization needs 12.1 GB at 8K context (11.1 GB weights + 1 GB KV cache/overhead), estimated ~25 tokens/sec.

Every GPT-OSS size on the Apple M3

SizeVRAM at 8KVerdictSpeed
GPT-OSS 120B71.6 GBDoes not fit—
GPT-OSS 20B12.1 GBRuns~25 tok/s

GPT-OSS on Other GPUs

VRAM Tier

Troubleshooting

Buying Guide

← Can I Run It? | GPT-OSS Model Page | Apple M3 GPU Page | VRAM calculator | Check Your Hardware