Alternativas más pequeñas
Modelos que necesitan menos memoria que gpt-oss 20b y puntúan casi igual o mejor.
gpt-oss 20b
MoE
OpenAI · 20,9B (3,6B activos) · Mezcla de expertos
gpt-oss 20b es un modelo de 20,9B de OpenAI con un contexto de 128K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 11,3 GB; con 16 GB tienes margen para conversaciones largas.
Mezcla de expertos
Parámetros: 20,9B · Activos: 3,6B
Los 20,9B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 3,6B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.
Opciones de cuantización
| Cuant. | Bits | Memoria | Calidad | En tu hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Peor, se nota | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Algo de pérdida | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Buena | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Buena | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Casi original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Casi original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Memoria según el contexto
En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.
| Contexto | Caché de contexto | Total |
|---|---|---|
| 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 |
Siguiente paso
Compáralo con
Modelos puntuados de tamaño parecido, lado a lado en tu dispositivo.
El hardware mínimo donde va bien
Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a gpt-oss 20b nota A o S en Q4_K_M.
¿Puedo ejecutar gpt-oss 20b en local?
¿Puedo ejecutar gpt-oss 20b en local?
Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 11,3 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.
¿Cuánta memoria necesita gpt-oss 20b?
Unos 11,3 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 11,8 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.