Memória em cada precisão
| Versão | Pesos | Com contexto | Menor Mac |
|---|---|---|---|
| 4,25 bits nativo | 65,3 GB | 70,5 GB | 96 GB |
| 3 bits qualidade menor | 51,2 GB | 55,3 GB | 96 GB |
| 2 bits qualidade menor | 36,6 GB | 39,5 GB | 64 GB |
Em cada chip da Apple
O menor tamanho de memória de cada chip que roda gpt-oss-120b, a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.
| Chip | Precisa | Versão | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M5 Ultra | 96 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 200–356 |
| M5 Max | 128 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 102–182 |
| M5 Pro | 64 GB | 2 bits Roda bem | 86–154 |
| M5 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M4 Max | 128 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 91–162 |
| M4 Pro | 64 GB | 2 bits Roda bem | 77–137 |
| M4 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M3 Ultra | 96 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 137–243 |
| M3 Max | 96 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 50–89 |
| M3 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M3 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 133–237 |
| M2 Max | 96 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 67–119 |
| M2 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M2 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4,25 bits nativo Roda bem | 133–237 |
| M1 Max | 64 GB | 2 bits Roda bem | 113–200 |
| M1 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M1 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
Como rodar
- O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure gpt-oss-120b, baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
- No Terminal, com o MLX da Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gpt-oss-120b-MXFP4-Q8Versão MLX: mlx-community/gpt-oss-120b-MXFP4-Q8 no Hugging Face. As outras precisões ficam logo ao lado.
Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre gpt-oss-120b
| Criado por | OpenAI |
|---|---|
| Parâmetros | 117B no total · 5,1B ativos (mixture-of-experts) |
| Contexto | 128K tokens |
| Licença | Apache-2.0 |
| Lançamento | 2025-08 |
| Entrada | Texto |
| Inteligência | 11,6 no Artificial Analysis Intelligence Index |
| Pesos | openai/gpt-oss-120b |
Guia: passo a passo no mlx.app
Perguntas
- Quanta memória gpt-oss-120b precisa?
- Cerca de 65,3 GB de pesos com 4,25 bits nativo, mais espaço para o contexto: 70,5 GB no total. No Mac, isso significa 96 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.
- Qual é a velocidade de gpt-oss-120b no Mac?
- A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 96 GB, a cerca de 200–356 tokens por segundo (4,25 bits nativo). O menor Mac que o roda, com 96 GB, chega a cerca de 200–356 em um M5 Ultra.
- Por que gpt-oss-120b roda mais rápido do que o tamanho sugere?
- É um modelo mixture-of-experts: ele mantém 117B parâmetros na memória, mas lê só 5,1B a cada token, então escreve na velocidade de um modelo bem menor.
Modelos parecidos
Para o model card ou o README do seu modelo
Mostra o menor Mac que roda bem gpt-oss-120b e leva para esta página.
[](https://mlx.app/run/gpt-oss-120b)Como é calculado
Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.