01Cosa sa fare
- 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
04Installare
Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.
02Memoria richiesta
VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.
Quale hardware serve per gpt-oss 20B?
Per eseguire gpt-oss 20B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 13 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5070 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.
Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazioni indipendenti. In qualità di Partner Amazon, QualeLLM realizza un profitto sugli acquisti idonei.
In mobilità: gpt-oss 20B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →
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03Velocità prevista
Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.