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gpt-oss 20b

MoE

OpenAIOpenAI · 20,9B (3,6B aktiv) · Mixture of Experts

gpt-oss 20b ist ein 20,9B-Modell von OpenAI mit 128K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 11,3 GB; mit 16 GB bleibt Luft für lange Chats.

Hugging Face GGUF

Mixture of Experts

Parameter: 20,9B · Aktiv: 3,6B

Alle 20,9B Parameter liegen im Speicher, aber nur 3,6B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.

Quantisierungsoptionen

Quant.SpeicherAuf deiner Hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Speicher nach Kontextlänge

In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.

KontextKontext-CacheGesamt
4K0,1 GB11,2 GB
8K0,2 GB11,3 GB
32K0,8 GB11,9 GB
128K3 GB14,1 GB

Gemessene Geschwindigkeit teilen

Führe einen dieser Befehle aus und füge die ganze Ausgabe unten ein (oder nur die Tokens pro Sekunde):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Anonym veröffentlicht und aufbewahrt. Wir speichern kein Konto und keine Adresse, nur einen täglich wechselnden Hash für ein Limit von zehn Einsendungen pro Tag.

Nächste Schritte

Kleinere Alternativen

Modelle, die weniger Speicher als gpt-oss 20b brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.

Kann ich gpt-oss 20b lokal ausführen?

Kann ich gpt-oss 20b lokal ausführen?

Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 11,3 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 20b?

Etwa 11,3 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 11,8 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.