Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als gpt-oss 20b brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
OpenAI · 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.
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.
| 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 | … |
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 | 11,2 GB |
| 8K | 0,2 GB | 11,3 GB |
| 32K | 0,8 GB | 11,9 GB |
| 128K | 3 GB | 14,1 GB |
Modelle, die weniger Speicher als gpt-oss 20b brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die gpt-oss 20b bei Q4_K_M Note A oder S geben.
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.
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.
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