gpt-oss-20b calculateur TPS

Ouvrir les poids OpenAI 20.9B paramètres August 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

241 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 10.7 tok/s

Carte la plus rapide

B200

162 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter gpt-oss-20b?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

241 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
162 tok/s 97–259 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	23.1 GB	Q8_0	Confortable
162 tok/s 97–259 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	23.1 GB	Q8_0	Confortable
129 tok/s 78–207 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	23.1 GB	Q8_0	Confortable
129 tok/s 78–207 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	23.1 GB	Q8_0	Confortable
103 tok/s 62–166 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
99.1 tok/s 59–158 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	23.1 GB	Q8_0	Confortable
99.1 tok/s 59–158 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	23.1 GB	Q8_0	Confortable
94.8 tok/s 57–152 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	23.1 GB	Q8_0	Confortable
84.1 tok/s 50–135 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
84.1 tok/s 50–135 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
84.1 tok/s 50–135 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
79.8 tok/s 48–128 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
68.1 tok/s 41–109 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
68.1 tok/s 41–109 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	23.1 GB	Q8_0	Confortable
68.1 tok/s 41–109 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
68.1 tok/s 41–109 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
68.1 tok/s 41–109 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
52.8 tok/s 32–85 · faible confiance	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
51.8 tok/s 31–83 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	23.1 GB	Q8_0	Confortable
51.8 tok/s 31–83 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	23.1 GB	Q8_0	Confortable
44.9 tok/s 27–72 · faible confiance	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
43.2 tok/s 26–69 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
42.3 tok/s 25–68 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	23.1 GB	Q8_0	Confortable
41.9 tok/s 25–67 · faible confiance	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit
41.9 tok/s 25–67 · faible confiance	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.3 GB	Q4_K_M	À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: OpenAI
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 5 August 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 20.9B
Données d'entraînement: tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 5.5 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Hardware

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA H100 SXM5 80GB

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Pourquoi c'est suivi: Discretionary
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: gpt-oss-120b & gpt-oss-20b Model Card
Dernière mise à jour: 10 February 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent gpt-oss-20b

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore gpt-oss-20b

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Xeon Phi 7120P

Mémoire requise

13.3 GB

Le plus rapide

162 tok/s

gpt-oss-20b atteint un nombre de paramètres de 20.9B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 241.

Le matériel minimum qui fonctionne est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q4_K_M et produisant environ 10.7 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 162 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

gpt-oss-20b a été publié par OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2025. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 21.0 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 198 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 5.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Son critère d'inclusion : discretionary.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour gpt-oss-20b

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre gpt-oss-20b, ayant besoin d'environ 13.3 GB à une compression de Q4_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour gpt-oss-20b.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q4_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour gpt-oss-20b. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 162 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de gpt-oss-20b. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de gpt-oss-20b.

Réponses

gpt-oss-20b — questions courantes

gpt-oss-20b— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 20.9B. Total parameters: 20.91B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

gpt-oss-20b— qui l'a créé ?

Il a été publié par OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

gpt-oss-20b— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans August 2025.

gpt-oss-20b— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

gpt-oss-20b— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

gpt-oss-20b— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 5.5 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

gpt-oss-20b— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 2.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

gpt-oss-20b— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 241. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

gpt-oss-20b— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

gpt-oss-20b— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 97–259 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

gpt-oss-20b— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q4_K_M environ 13.3 GB, et produit environ 10.7 tous les GPU capables de l'exécuter en total 241.

gpt-oss-20b— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 162 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 198.

gpt-oss-20b— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 13.3 GB à une compression de Q4_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

gpt-oss-20b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 13.3 GO et générant à peu près 52.8 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

gpt-oss-20b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 18.2 GO et générant à peu près 39.4 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

gpt-oss-20b— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 10 February 2026

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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