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gpt-oss 20b

MoE

OpenAIOpenAI · 20,9B (3,6B actifs) · Mélange d'experts

gpt-oss 20b est un modèle de 20,9B de OpenAI avec un contexte de 128K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 11,3 Go ; 16 Go laissent de la marge pour les longues conversations.

Hugging Face GGUF

Mélange d'experts

Paramètres: 20,9B · Actifs: 3,6B

Les 20,9B paramètres sont chargés en mémoire, mais seuls 3,6B travaillent sur chaque token : il tourne à la vitesse d'un modèle bien plus petit.

Options de quantification

Quant.MémoireSur votre matériel
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Mémoire selon le contexte

En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.

ContexteCache de contexteTotal
4K0,1 GB11,2 GB
8K0,2 GB11,3 GB
32K0,8 GB11,9 GB
128K3 GB14,1 GB

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

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

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin

Alternatives plus légères

Des modèles qui demandent moins de mémoire que gpt-oss 20b et obtiennent un score proche ou meilleur.

Puis-je faire tourner gpt-oss 20b en local ?

Puis-je faire tourner gpt-oss 20b en local ?

Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 11,3 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.

De combien de mémoire gpt-oss 20b a-t-il besoin ?

Environ 11,3 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 11,8 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.