GPT-OSS-Safeguard-20B TPS-Rechner

Offene Gewichte OpenAI 20B Parameter October 2025

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

293 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Quadro K6000

12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s

Schnellste Karte

B200

169 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen GPT-OSS-Safeguard-20B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

293 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
169 tok/s 102–271 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
169 tok/s 102–271 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
135 tok/s 81–216 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
135 tok/s 81–216 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
108 tok/s 65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
104 tok/s 62–166 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
104 tok/s 62–166 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
99.1 tok/s 59–159 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
88.0 tok/s 53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
88.0 tok/s 53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
88.0 tok/s 53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
83.4 tok/s 50–134 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
71.2 tok/s 43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
71.2 tok/s 43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
71.2 tok/s 43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
71.2 tok/s 43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
71.2 tok/s 43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
55.2 tok/s 33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	12.8 GB	Q4_K_M	knapp
54.2 tok/s 33–87 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
54.2 tok/s 33–87 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
52.1 tok/s 31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.5 GB	Q3_K_M	knapp
52.1 tok/s 31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.5 GB	Q3_K_M	knapp
46.9 tok/s 28–75 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q4_K_M	knapp
45.2 tok/s 27–72 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel
44.2 tok/s 27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: OpenAI
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 29 October 2025

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Safety/Classification

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 20B
Trainingsdaten: tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. GPT-OSS-Safeguard-20B

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen GPT-OSS-Safeguard-20B

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Quadro K6000

Benötigter Speicher

10.5 GB

Schnellste

169 tok/s

GPT-OSS-Safeguard-20B erreicht eine Parameteranzahl von 20B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 293.

Am unteren Ende wird es von Quadro K6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 12 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 14.0 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 169 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

GPT-OSS-Safeguard-20B wurde veröffentlicht von OpenAI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet safety/Classification.

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.

Wie schnell es läuft und warum

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 20.6 Token pro Sekunde. 248 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für GPT-OSS-Safeguard-20B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten GPT-OSS-Safeguard-20B, benötigt ungefähr 10.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. GPT-OSS-Safeguard-20B.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für GPT-OSS-Safeguard-20B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 169 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von GPT-OSS-Safeguard-20B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. GPT-OSS-Safeguard-20B.

Antworten

GPT-OSS-Safeguard-20B — Häufige Fragen

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 20B. Safety/classification model, Apache 2.0. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von OpenAI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in October 2025.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von safety/Classification. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 2.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 293. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 102–271 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Quadro K6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 12 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 10.5 GB, und produziert ungefähr 14.0 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 293.

GPT-OSS-Safeguard-20B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 169 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 248.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 10.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q3_K_M, verwenden von etwa 10.5 GB und generieren grob 52.1 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 12.8 GB und generieren grob 55.2 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 17.5 GB und generieren grob 41.2 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

GPT-OSS-Safeguard-20B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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