GPT-OSS-Safeguard-20B Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
Quadro K6000
12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
169 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν GPT-OSS-Safeguard-20B?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
293 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
169
tok/s
102–271 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
169
tok/s
102–271 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
135
tok/s
81–216 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
135
tok/s
81–216 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
108
tok/s
65–173 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
104
tok/s
62–166 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
104
tok/s
62–166 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
99.1
tok/s
59–159 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
88.0
tok/s
53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
88.0
tok/s
53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
88.0
tok/s
53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
83.4
tok/s
50–134 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
71.2
tok/s
43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
71.2
tok/s
43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
71.2
tok/s
43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
71.2
tok/s
43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
71.2
tok/s
43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
55.2
tok/s
33–88 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 12.8 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
54.2
tok/s
33–87 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
54.2
tok/s
33–87 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
52.1
tok/s
31–83 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | Jan 2022 | 10.5 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
52.1
tok/s
31–83 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | May 2021 | 10.5 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
46.9
tok/s
28–75 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 12.8 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
45.2
tok/s
27–72 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
44.2
tok/s
27–71 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Άνετο |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- OpenAI
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 29 October 2025
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Safety/Classification
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 20B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
Safety/classification model, Apache 2.0
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν GPT-OSS-Safeguard-20B
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 169 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 169 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 108 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 104 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 104 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 99.1 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 88.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 88.0 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν GPT-OSS-Safeguard-20B
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 Switch 2 GPU 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 5.9 tok/s
- 02 Radeon RX 9070 GRE 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 19.3 tok/s
- 03 GeForce RTX 5070 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 38.4 tok/s
- 04 GeForce RTX 5070 Ti Mobile 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 38.4 tok/s
- 05 Arc B580 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 16.9 tok/s
- 06 Radeon RX 7800M 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 19.3 tok/s
- 07 GeForce RTX 4070 GDDR6 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 27.4 tok/s
- 08 GeForce RTX 4070 AD103 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 28.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 4070 SUPER 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 28.8 tok/s
- 10 Radeon RX 6750 GRE 12 GB 12 GB · Χρειάζεται 10.5 GB · Q3_K_M · Στενά 19.3 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Η υλική πλευρά
Ελάχιστη κάρτα
Quadro K6000
Μνήμη που απαιτείται
10.5 GB
Ταχύτερος
169 tok/s
GPT-OSS-Safeguard-20B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 20B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 293.
Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται Quadro K6000, με χωρητικότητα μνήμης 12 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 14.0 tokens ανά δευτερόλεπτο
Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 169 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
GPT-OSS-Safeguard-20B δημοσιεύθηκε από OpenAI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια October 2025. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του safety/Classification.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε.
Πόσο γρήγορα τρέχει, και γιατί
Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 20.6 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 248 τους
Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.
Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για GPT-OSS-Safeguard-20B
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο
Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει GPT-OSS-Safeguard-20B, χρειάζεστε γύρω 10.5 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
-
02
Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση
Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για GPT-OSS-Safeguard-20B.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών
Η ταχύτητα παραγγελίας είναι στην ουσία μια παραγγελία με βάση το εύρος ζώνης μνήμης, για GPT-OSS-Safeguard-20B. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 169 τοκ/σ.
-
05
Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του GPT-OSS-Safeguard-20B. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για GPT-OSS-Safeguard-20B.
Απαντήσεις
GPT-OSS-Safeguard-20B — κοινές ερωτήσεις
GPT-OSS-Safeguard-20B— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 20B. Safety/classification model, Apache 2.0. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
GPT-OSS-Safeguard-20B— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από OpenAI, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
GPT-OSS-Safeguard-20B— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε October 2025.
GPT-OSS-Safeguard-20B— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του safety/Classification. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
GPT-OSS-Safeguard-20B— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.
GPT-OSS-Safeguard-20B— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 2.9 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
GPT-OSS-Safeguard-20B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 293. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
GPT-OSS-Safeguard-20B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 4. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
GPT-OSS-Safeguard-20B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 102–271 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
GPT-OSS-Safeguard-20B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Quadro K6000, με χωρητικότητα μνήμης 12 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 10.5 GB, και παράγει περίπου 14.0 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 293.
GPT-OSS-Safeguard-20B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 169 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 248.
GPT-OSS-Safeguard-20B— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 10.5 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
GPT-OSS-Safeguard-20B— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?
Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 10.5 GB και παράγοντας περίπου 52.1 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
GPT-OSS-Safeguard-20B— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?
Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 12.8 GB και παράγοντας περίπου 55.2 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.
GPT-OSS-Safeguard-20B— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?
Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 17.5 GB και παράγοντας περίπου 41.2 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.
GPT-OSS-Safeguard-20B— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.