gpt-oss (20B MoE) tiene 21 mil millones de parámetros. Con cuantización estándar de 4 bits y 8K de contexto, necesita aproximadamente 16.1 GB de VRAM — pesos más caché y sobrecarga del runtime.
VRAM por cuantización
| Precisión | Pesos | Caché/Búfer | VRAM total |
|---|---|---|---|
| 2-bit (IQ2_XXS) | 6.7 GB | 2.5 GB | 11.2 GB |
| 4-bit (Q4_K_M) | 11.6 GB | 2.5 GB | 16.1 GB |
| 8-bit (Q8_0) | 22.1 GB | 2.5 GB | 26.6 GB |
| 16-bit (FP16) | 42.0 GB | 2.5 GB | 46.5 GB |
¿Qué GPU puede ejecutar gpt-oss (20B MoE) (a 4 bits)?
| Clase de GPU | VRAM | gpt-oss (20B MoE) (16.1 GB) |
|---|---|---|
| 8 GB · RTX 5060 / 4060 | 8 GB | No cabe |
| 12 GB · RTX 5070 / 3060 | 12 GB | No cabe |
| 16 GB · RTX 5070 Ti / 4080 | 16 GB | Justo |
| 24 GB · RTX 4090 / 3090 | 24 GB | Sí cabe |
| 32 GB · RTX 5090 | 32 GB | Sí cabe |
| 48 GB · 2×24 / RTX 6000 Ada | 48 GB | Sí cabe |
| 128 GB · M-series / RTX Spark | 128 GB | Sí cabe |
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Las cifras de VRAM son estimaciones reproducibles (pesos + caché KV + sobrecarga) y varían según el runtime y el formato de cuantización. Datos vigentes al 2026-06-18.