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gpt-oss 20BvsERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Q: Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: gpt-oss 20B oder ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?

Auf einer RTX 4090 läuft gpt-oss 20B in Q8 (~130 tok/s), ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking in Q8 (~100 tok/s). Beim reinen Durchsatz liegt gpt-oss 20B vorn. Nutzen Sie den Konfigurator, um Ihr genaues GPU-Modell zu testen.

Q: gpt-oss 20B oder ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking für die Programmierung?

gpt-oss 20B ist am besten geeignet (auf Code spezialisiert, bessere HumanEval-Scores). Für einen IDE-Copiloten kombinieren Sie es mit Continue oder Aider.

Q: Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?

gpt-oss 20B ist unter Apache 2.0 lizenziert — kommerziell frei nutzbar. ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking ist ebenfalls unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS-Produkte empfiehlt sich Apache 2.0 oder MIT.

Q: Welches soll man 2026 wählen?

Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller: gpt-oss 20B (21B). Leistungsfähiger: gpt-oss 20B (21B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er trifft die Auswahl anhand beider Faktoren.

Vollständiger Vergleich zwischen gpt-oss 20B (21 Milliarden Parameter, OpenAI) und ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B, Baidu). Benötigter VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.

Kurz gesagt

Eigenschaft	gpt-oss 20B	ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Parameter	21B	21B
Familie	gpt-oss	ERNIE
Autor	OpenAI	Baidu
Herkunft	US	CN
Lizenz	Apache 2.0	Apache 2.0
Kontext	128 000 Tokens	131 072 Tokens
Erscheinungsdatum	April 2025	April 2025

Speicherbedarf

Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.

Quantisierung	gpt-oss 20B	ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Q4_K_M (leicht)	13 GB	13 GB
Q5_K_M (ausgewogen)	16 GB	16 GB
Q8 (nahezu verlustfrei)	23 GB	23 GB
FP16 (maximale Qualität)	42 GB	42 GB
RAM bei reinem CPU-Betrieb	18 GB	18 GB

Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)

Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.

Referenz-GPU	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)	✗ zu groß	✗ zu groß
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB)	55 tok/s · Q8	40 tok/s · Q8

Fazit nach Anwendungsfall

Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.

Allgemeiner Chat

gpt-oss 20B gewinnt. Bestes Verhältnis von Leistungsfähigkeit zu Einschränkungen für diesen Anwendungsfall.

Entwicklung / Code

gpt-oss 20B gewinnt. Auf Code spezialisiertes Modell, besser bei HumanEval und MBPP.

Schlussfolgern / Mathematik

Knappes Rennen – hängt vom konkreten Fall ab. Bei diesem Kriterium sind beide gleichwertig, entscheiden Sie anhand Ihrer VRAM- oder Lizenzbeschränkungen.

RAG / lange Dokumente

gpt-oss 20B gewinnt. Größeres Kontextfenster (128 000 Tokens), geeignet für lange Dokumente.

Agenten & Tool-Use

Knappes Rennen – hängt vom konkreten Fall ab. Bei diesem Kriterium sind beide gleichwertig, entscheiden Sie anhand Ihrer VRAM- oder Lizenzbeschränkungen.

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Stärken und Schwächen

OpenAI · 21B

gpt-oss 20B

Kleiner Bruder von gpt-oss 120B. 21B/3.6B aktiv. Gleichauf mit o3-mini auf dem Laptop.

MIT-Lizenz
13 GB VRAM Q4
OpenAI-Qualität in zugänglichem Format
128k Kontext
MoE — benötigt mehr VRAM als ein gleichwertiges dichtes Modell
Weniger Fine-Tuning-Varianten als bei Llama/Qwen

Installation

ollama run openai/gpt-oss:20b

Baidu · 21B

ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Kompakter MoE-Reasoner mit 21B Parametern, davon 3B aktiv. Apache 2.0. Schnell dank der 3B aktiven Parameter.

13 GB VRAM Q4
Kompaktes MoE-Reasoning
Stark in Chinesisch
Bei der Mehrsprachigkeit schwächer als Qwen
Baidu-Lizenz prüfen

Installation

ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF

Häufige Fragen

Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: gpt-oss 20B oder ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?

Auf einer RTX 4090 läuft gpt-oss 20B in Q8 (~130 Tok/s), ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking in Q8 (~100 Tok/s). In reiner Durchsatzleistung, gpt-oss 20B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.

Welches verbraucht am wenigsten VRAM?

Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (13 GB). Die Wahl hängt dann von der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität ab.

gpt-oss 20B oder ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking für die Programmierung?

gpt-oss 20B ist am besten geeignet (auf Code spezialisiert, bessere HumanEval-Scores). Für einen IDE-Copiloten kombinieren Sie es mit Continue oder Aider.

Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?

gpt-oss 20B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.

Welches soll man 2026 wählen?

Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : gpt-oss 20B (21B). Leistungsfähiger : gpt-oss 20B (21B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.

Erwägenswerte Alternativen

Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.