Seed-OSS — lokalny model AI od ByteDance Seed

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

Seed-OSS-36B to gęsty model rozumowania ByteDance Seed o 36B parametrów z otwartymi wagami, licencją Apache-2.0, regulowanym budżetem myślenia, obsługą parsera wywołań narzędzi i natywnym oknem kontekstu 512K. Pochodzi z sierpnia 2025 i jest utrzymywany w bibliotece jako wspierana opcja starszej generacji; długi kontekst to możliwość modelu, a nie obietnica, że obsłuży go pojedynczy konsumencki GPU.

Hugging Face (Instruct) GitHub

Warianty

Najmniejszy wariant Seed-OSS potrzebuje około 23 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

ModelVRAM
Seed-OSS-36B-Instruct →
36B
~22.6 GB

Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.

Jak uruchomić Seed-OSS lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

Brak oficjalnego artefaktu Ollama, GGUF ani MLX. llama.cpp obsługuje tę architekturę i istnieją pliki GGUF społeczności (konto społeczności LM Studio publikuje jeden); oficjalna trasa to vLLM 0.10 lub nowszy.

Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.

Licencja

Apache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Dotyczy: Seed-OSS-36B-Instruct

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Seed-OSS lokalnie (min. 23 GB VRAM), to NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 GB).

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.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Seed-OSS — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Seed-OSS need?

Seed-OSS needs about 23 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Seed-OSS-36B-Instruct (23 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Seed-OSS on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Seed-OSS runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for Seed-OSS?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Seed-OSS in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Seed-OSS with Ollama?

Seed-OSS has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.