Familie gpt-oss · 117Mrd. Parameter

gpt-oss 120B

OpenAIs erste Rückkehr zu offenen Modellen. MoE mit 117B Parametern, davon 5,1B aktiv. Auf dem Niveau von o4-mini. Passt auf eine GPU mit 80 GB.

🇺🇸 OpenAI·Lizenz Apache 2.0·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum April 2025← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • MIT-Lizenz
  • OpenAI-Qualität mit offenen Modellgewichten
  • 128k Kontext
  • Stark im Schlussfolgern und im Schreiben von Code
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —70 GB VRAM Q4 — mehrere GPUs erforderlich
  • —MoE mit komplexer Bereitstellung
Architektur
MoE · ~117 Milliarden insgesamt / ~20 Milliarden aktive Parameter · OpenAI open-source · 128k ctx
Training
OpenAI — erstes von OpenAI unter der MIT-Lizenz veröffentlichtes Open-Weight-Modell.
Ideal für
ReasoningProfessioneller ChatAgenten

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run openai/gpt-oss:120b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
70 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
85 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
125 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
234 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 100 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für gpt-oss 120B?

Um gpt-oss 120B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 70 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Erstattung binnen 30 Tagen

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900