gpt-oss 20BvsERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Confronto completo tra gpt-oss 20B (21B parametri, OpenAI) e ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B, Baidu). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Parametri | 21B | 21B |
| Famiglia | gpt-oss | ERNIE |
| Autore | OpenAI | Baidu |
| Origine | US | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contesto | 128 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | aprile 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 13 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 16 GB | 16 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 23 GB | 23 GB |
| FP16 (qualità massima) | 42 GB | 42 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 18 GB | 18 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 130 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 55 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 55 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
gpt-oss 20B
Fratello minore di gpt-oss 120B. 21B/3.6B attivi. Pari a o3-mini su laptop.
- Licenza MIT
- 13 GB VRAM Q4
- Qualità OpenAI in formato accessibile
- Contesto di 128k
- MoE — più VRAM rispetto all'equivalente denso
- Meno modelli sottoposti a fine-tuning rispetto a Llama/Qwen
Installazione
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Modello di ragionamento compatto MoE 21B/3B attivi. Apache 2.0. Veloce grazie ai 3B attivi.
- 13 GB VRAM Q4
- Ragionamento MoE compatto
- Forte in cinese
- Supporto multilingue inferiore a quello di Qwen
- Licenza Baidu da verificare
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): gpt-oss 20B o ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?
Su una RTX 4090, gpt-oss 20B gira in Q8 (~130 tok/s), ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking in Q8 (~100 tok/s). In termini di puro throughput, gpt-oss 20B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
Entrambi richiedono la stessa quantità di VRAM in Q4 (13 GB). La scelta dipende quindi dalla licenza o dalla qualità percepita.
gpt-oss 20B o ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking per programmare?
gpt-oss 20B è il più adatto (specializzato nel codice, migliori punteggi HumanEval). Per un copilota IDE, abbinalo a Continue o Aider.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
gpt-oss 20B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : gpt-oss 20B (21B). Più capace : gpt-oss 20B (21B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.