GPT-OSS-Safeguard-120B TPS-Rechner

Offene Gewichte OpenAI 120B 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

38 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s

Schnellste Karte

H100 NVL 94 GB

32.1 tok/s · 94 GB

Welche GPUs können laufen GPT-OSS-Safeguard-120B?

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.

38 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
32.1 tok/s 19–51 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.3 GB	Q4_K_M	knapp
29.1 tok/s 17–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
29.1 tok/s 17–47 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
28.2 tok/s 17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
28.2 tok/s 17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
27.4 tok/s 16–44 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.3 GB	Q4_K_M	knapp
27.4 tok/s 16–44 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.3 GB	Q4_K_M	knapp
27.4 tok/s 16–44 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.3 GB	Q4_K_M	knapp
26.2 tok/s 16–42 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	101.2 GB	Q6_K	knapp
25.1 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	101.2 GB	Q6_K	Komfortabel
25.1 tok/s 15–40 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	101.2 GB	Q6_K	Komfortabel
22.6 tok/s 14–36 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
22.6 tok/s 14–36 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
21.3 tok/s 13–34 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	101.2 GB	Q6_K	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
17.7 tok/s 11–28 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
16.8 tok/s 10–27 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
16.8 tok/s 10–27 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	66.3 GB	IQ4_XS	knapp
16.5 tok/s 10–26 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
14.7 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	129.2 GB	Q8_0	Komfortabel
14.7 tok/s 9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	129.2 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: 120B
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-120B

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-120B

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

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Benötigter Speicher

59.3 GB

Schnellste

32.1 tok/s

GPT-OSS-Safeguard-120B erreicht eine Parameteranzahl von 120B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 38.

Der Einstiegspunkt ist RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 72 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 12.8 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von H100 NVL 94 GB, generieren ungefähr 32.1 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 3,940 GB/s.

Woher es kam

GPT-OSS-Safeguard-120B 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.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 17.7 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 36 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.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für GPT-OSS-Safeguard-120B

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

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten GPT-OSS-Safeguard-120B, benötigt ungefähr 59.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
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-120B.
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., 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-120B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist H100 NVL 94 GB, bei 32.1 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von GPT-OSS-Safeguard-120B. 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

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

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-120B.

Antworten

GPT-OSS-Safeguard-120B — Häufige Fragen

GPT-OSS-Safeguard-120B— 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-120B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 15.7 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 38. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 19–51 tok/s auf H100 NVL 94 GB. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 72 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 59.3 GB, und produziert ungefähr 12.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 38.

GPT-OSS-Safeguard-120B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist H100 NVL 94 GB, ungefähr 32.1 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: 36.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 59.3 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-120B— 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.

GPT-OSS-Safeguard-120B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 120B. 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-120B— Wer hat es erstellt?

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

GPT-OSS-Safeguard-120B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in October 2025.

GPT-OSS-Safeguard-120B— 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.

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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