OpenAI20B~13 GB VRAM przy MXFP4

GPT-OSS 20B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 15 sierpnia 2026

The size of the gpt-oss pair most people actually run. Shipped in MXFP4 precision — the MoE weights are quantized to ~4.25 bits per parameter — so it loads in roughly 14 GB and runs comfortably on a 16GB card, far below what a 20B parameter count would normally imply. Ollama supports MXFP4 natively, with no extra conversion step. 128K context, Apache 2.0, and o3-mini-class reasoning.

GPT-OSS 20B potrzebuje około 13 GB VRAM przy MXFP4 — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika84

Kreatywność80

Kod82

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	7.9 GB	~252 tok/s	Mieści się
Q3_K_M 3.41 bpw	9.9 GB	~226 tok/s	Mieści się
Q4_K_M 4.83 bpw	13.6 GB	~189 tok/s	Mieści się
Q5_K_M 5.67 bpw	15.8 GB	~173 tok/s	Mieści się
Q6_K 6.56 bpw	18.2 GB	~159 tok/s	Mieści się
Q8_0 8.50 bpw	23.2 GB	~134 tok/s	Na styk
F16 16.00 bpw	42.8 GB	~13 tok/s	Częściowo w RAM

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla GPT-OSS 20B →

Uruchom GPT-OSS 20B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi GPT-OSS 20B, to AMD Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB).

Kup ten sprzęt AMD Radeon RX 9060 XT 16GB — 16 GB VRAM · 160 W board power Uruchom 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.

AMD Radeon RX 9060 XT 16GB

16 GB VRAM · 160 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić GPT-OSS 20B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run gpt-oss:20b

Wagi na Hugging Face: openai/gpt-oss-20b ↗

Specyfikacja

Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.

Parametry: 20 Billion
Okno kontekstu: 128,000
Architektura: Mixture-of-Experts (MXFP4)
Dostawca: OpenAI
Licencja: Apache 2.0
Practical deployment: Laptop
Określono przy: MXFP4
RAM systemowy: 32 GB
Rekord zaktualizowany: 2026-08-15

LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy doreasoninggeneral purposelocal firstprivacy sensitive

Czy uruchomię GPT-OSS 20B na moim GPU?

Inne rozmiary GPT-OSS

GPT-OSS 120B~71 GB przy Q4_K_M

GPT-OSS 20B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does GPT-OSS 20B need?

About 13 GB at MXFP4 — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does GPT-OSS 20B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. GPT-OSS 20B needs about 13 GB at MXFP4, inside a 24 GB card, at an estimated 189 tokens/sec.

How do I run GPT-OSS 20B locally?

Install Ollama and run `ollama run gpt-oss:20b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does GPT-OSS come in?

GPT-OSS 120B (71 GB), GPT-OSS 20B (13 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.