GPT-OSS 120B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
OpenAI's first large open-weight release. Dense 120B model at Q4_K_M fits in ~65 GB VRAM — dual RTX 3090 or single A100 80GB. Matches GPT-4o on MMLU (87.4%), MATH (78.9%), and HumanEval (88.5%). The go-to choice for enterprise teams that need GPT-4-class quality without API costs or data privacy concerns.
GPT-OSS 120B 在 Q4_K_M 下约需 71 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。包含 8K 上下文的 KV 缓存，因此数值高于上方的主数字。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 39.8 GB | ~31 tok/s | 需卸载 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 51.2 GB | ~27 tok/s | 需卸载 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 71.9 GB | — | 放不下 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 84.2 GB | — | 放不下 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 97.2 GB | — | 放不下 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 125.5 GB | — | 放不下 | |
| F16 16.00 bpw | 235 GB | — | 放不下 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. GPT-OSS 120B 显存计算器 →
运行 GPT-OSS 120B
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如何运行 GPT-OSS 120B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run gpt-oss:120b规格
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
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- 参数量
- 116.8B (5.1B active)
- 上下文窗口
- 131,072
- 架构
- Mixture-of-Experts (128 experts, top-4, MXFP4)
- 提供商
- OpenAI
- 许可证
- Apache 2.0
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 128 GB
- 记录更新于
- 2026-04-01
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
| 基准 | 分数 | 来源 |
|---|---|---|
| MMLU | 87.4 / 100 % | 已发布 |
| MATH | 78.9 / 100 % | 已发布 |
| HumanEval | 88.5 / 100 % | 已发布 |
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GPT-OSS 120B — 常见问题
How much VRAM does GPT-OSS 120B need?
About 71 GB at Q4_K_M — 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 120B run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. GPT-OSS 120B needs about 71 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run GPT-OSS 120B locally?
Install Ollama and run `ollama run gpt-oss:120b`. 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.