Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als gpt-oss 120b brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
gpt-oss 120b
MoE
OpenAI · 116,8B (5,1B aktiv) · Mixture of Experts
gpt-oss 120b ist ein 116,8B-Modell von OpenAI mit 128K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 59 GB; mit 75 GB bleibt Luft für lange Chats.
Mixture of Experts
Parameter: 116,8B · Aktiv: 5,1B
Alle 116,8B Parameter liegen im Speicher, aber nur 5,1B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 0,1 GB | 58,9 GB |
| 8K | 0,3 GB | 59 GB |
| 32K | 1,1 GB | 59,9 GB |
| 128K | 4,5 GB | 63,3 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die gpt-oss 120b bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich gpt-oss 120b lokal ausführen?
Kann ich gpt-oss 120b lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 59 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht gpt-oss 120b?
Etwa 59 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 59,6 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.